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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Natural Language Processing Techniques
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

3 084 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
3 084 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 62

Les étiquettes couvrent 10 des 3 084 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 3 084 des 3 084 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Extracting knowledge from evaluative text
Giuseppe Carenini, Raymond T. Ng, Ed Zwart
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
199
citations
affsans résuménon étiqueté
Multiple-Attribute Text Rewriting.
Guillaume Lample, Sandeep Subramanian, Eric M. Smith, Ludovic Denoyer, Marc’Aurelio Ranzato, Y-Lan Boureau
2018· article· en· International Conference on Learning Representations· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
192
citations
afffundnon étiqueté
Concept discovery from text
Dekang Lin, Patrick Pantel
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
185
citations
affnon étiqueté
Classifying arguments by scheme
Vanessa Wei Feng, Graeme Hirst
2011· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
178
citations
affsans résuménon étiqueté
Ontology and the Lexicon
Graeme Hirst
2009· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
174
citations
fundvenueno affnon étiqueté
Statistical Phrase-Based Post-Editing
Michel Simard, Cyril Goutte, Pierre Isabelle
2007· article· en· NPARC· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
168
citations
affnon étiqueté
Quality at a Glance: An Audit of Web-Crawled Multilingual Datasets
Julia Kreutzer, Isaac Caswell, Lisa Wang, Ahsan Wahab, Daan van Esch, Nasanbayar Ulzii-Orshikh +45 autres
2022· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
167
citations
afffundnon étiqueté
Learning to Understand Phrases by Embedding the Dictionary
Felix Hill, Kyunghyun Cho, Anna Korhonen, Yoshua Bengio
2016· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
161
citations
aboutno affnon étiqueté
Toponym resolution in text
Jochen L. Leidner
2007· article· en· ACM SIGIR Forum· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
158
citations
affnon étiqueté
The Mental Representation of Semitic Words
Jean-François Prunet, Renée Béland, Ali Idrissi
2000· article· en· Linguistic Inquiry· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
157
citations
affnon étiqueté
Bootstrapping statistical parsers from small datasets
Mark Steedman, Miles Osborne, Anoop Sarkar, Stephen Clark, Rebecca Hwa, Julia Hockenmaier +3 autres
2003· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
156
citations
affnon étiqueté
Neural-Symbolic Learning and Reasoning: Contributions and Challenges
Artur d’Avila Garcez, Tarek R. Besold, Luc De Raedt, Péter Földiák, Pascal Hitzler, Thomas Icard +4 autres
2015· article· en· City Research Online (City University London)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
127
citations
affnon étiqueté
Discovering word senses from text
Patrick Pantel, Dekang Lin
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
120
citations
affnon étiqueté
An Autoencoder Approach to Learning Bilingual Word Representations
Sarath Chandar A P, Stanislas Lauly, Hugo Larochelle, Mitesh M. Khapra, Balaraman Ravindran, Vikas C. Raykar +1 autres
2014· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
114
citations

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