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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
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Revue
Sujet
Topic Modeling
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.

2 769 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.
2 769 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 25 sur 56

Les étiquettes couvrent 6 des 2 769 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 2 769 des 2 769 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundnon étiqueté
UnNatural Language Inference
Koustuv Sinha, Prasanna Parthasarathi, Joëlle Pineau, Adina Williams
2021· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
The impact of corpus size on question answering performance
Charles L. A. Clarke, Gordon V. Cormack, Michael Laszlo, Thomas R. Lynam, Egidio L. Terra
2002· article· en· Proceedings of the 25th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval - SIGIR '02· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Intent Identification by Semantically Analyzing the Search Query
Tangina Sultana, Ashis Kumar Mandal, Hasi Saha, Nahid Sultan, Md. Delowar Hossain
2024· article· en· Modelling—International Open Access Journal of Modelling in Engineering Science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
5
citations
fundno affnon étiqueté
Gradient-Based Language Model Red Teaming
Nevan Wichers, Carson Denison, Ahmad Beirami
2024· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
CBench
Abdelghny Orogat, Ahmed El-Roby
2021· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
What Do Viewers Say to Their TVs?
Jinfeng Rao, Ferhan Türe, Jimmy Lin
2018· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Deep Learning in Automated Essay Scoring
David Boulanger, Vive Kumar
2018· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
5
citations
fundno affnon étiqueté
Testing APSyn against Vector Cosine on Similarity Estimation
Enrico Santus, Emmanuele Chersoni, Alessandro Lenci, Chu‐Ren Huang, Philippe Blache
2016· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
5
citations
venueno affnon étiqueté
The Alyssa System at TAC QA 2008
Michael Wiegand, Saeedeh Momtazi, Stefan Kazalski, Fang Xu, Dietrich Klakow
2008· article· en· Theory and applications of categories· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
A Cross-Domain Transferable Neural Coherence Model
Peng Xu, Hamidreza Saghir, Jin Sung Kang, Teng Long, Avishek Joey Bose, Yanshuai Cao +1 autres
2019· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Towards Explainability in Retrieval-Augmented LLMs
Joel Rorseth, Parke Godfrey, Lukasz Golab, Divesh Srivastava, Jaroslaw Szlichta
2024· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
E-LANG: Energy-Based Joint Inferencing of Super and Swift Language Models
Mohammad Esmaeil Akbari, Amin Banitalebi-Dehkordi, Yong Zhang
2022· article· en· Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations

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