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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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Période
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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 31 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.

venueno affnon étiqueté
Strong Baselines for Cross-Lingual Entity Linking.
Anne Lynn S. Chang, Valentin I. Spitkovsky
2011· article· en· Theory and applications of categories· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Learning Recurrent Binary/Ternary Weights
Arash Ardakani, Zhengyun Ji, Sean C. Smithson, Brett H. Meyer, Warren J. Gross
2018· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Language Modeling with a General Second-Order RNN.
Diego Maupomé, Marie‐Jean Meurs
2020· article· en· Language Resources and Evaluation· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
WaterlooClarke: TREC 2015 Total Recall Track
Haotian Zhang, Lin Wu, Yipeng Wang, Charles L. A. Clarke, Mark D. Smucker
2015· article· en· Text REtrieval Conference· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Assessing the Verifiability of Attributions in News Text
Edward Newell, Ariane Schang, Drew Margolin, Derek Ruths
2017· article· en· International Joint Conference on Natural Language Processing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
NLP and education
Túlio Sousa de Gois, Filomena Freitas, Julián Tejada, Raquel Meister Ko. Freitag
2024· article· en· The Mental Lexicon· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
Balanced Coverage of Aspects for Text Summarization.
Takuya Makino, Hiroya Takamura, Manabu Okumura
2011· article· en· Theory and applications of categories· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
AdapterHub: A Framework for Adapting Transformers
Jonas Pfeiffer, Andreas Rücklé, Clifton Poth, Aishwarya Kamath, Ivan Vulić, Sebastian Ruder +2 autres
2020· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
A behavioural mode research on user-focus summarization
Chong Teng, Naixue Xiong, Yanxiang He, Laurence T. Yang, Dexi Liu
2009· article· en· Mathematical and Computer Modelling· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
On the Dynamics of Training Attention Models
Haoye Lu, Yongyi Mao, Amiya Nayak
2020· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
JVN-TDT Entity Linking Systems at TAC-KBP2012
Hien Nguyen, Huy H. Minh, Tru H. Cao, Trong T. Nguyen, Viet Nam
2012· article· en· Theory and applications of categories· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
Improving DISCERN with Deep Learning.
Greg Dubbin, Archna Bhatia, Bonnie J. Dorr, Adam Dalton, Kristy Hollingshead, Suriya Kandaswamy +2 autres
2016· article· en· Theory and applications of categories· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affaboutnon étiqueté
Modeling Language Acquisition at Multiple Temporal Scales
Steve R. Howell, Suzanna Becker
2000· article· en· eScholarship (California Digital Library)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations

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