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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 4 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
Techniques in Complex Semantic Fieldwork
M. Ryan Bochnak, Lisa Matthewson
2019· article· en· Annual Review of Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
79
citations
afffundnon étiqueté
TransType
Philippe Langlais, George Foster, Guy Lapalme
2000· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
79
citations
affnon étiqueté
Measuring Machine Translation Errors in New Domains
Ann Irvine, John Morgan, Marine Carpuat, Hal Daumé, Dragos Stefan Munteanu
2013· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
77
citations
affnon étiqueté
Translating with non-contiguous phrases
Michel Simard, Nicola Cancedda, Bruno Cavestro, Marc Dymetman, Éric Gaussier, Cyril Goutte +3 autres
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
74
citations
affsans résuménon étiqueté
Analyzing linguistic complexity and scientific impact
Chao Lu, Yi Bu, Xianlei Dong, Jie Wang, Ying Ding, Vincent Larivière +3 autres
2019· article· en· Journal of Informetrics· Computer Science
prédiction machine:candidate · bibliometricsconsensus · aucune
74
citations
affnon étiqueté
New Tools for Web-Scale N-grams
Dekang Lin, Kenneth Church, Heng Ji, Satoshi Sekine, David Yarowsky, Shane Bergsma +6 autres
2010· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
74
citations
affnon étiqueté
Lexical Cohesion Analysis of Political Speech
Beata Beigman Klebanov, Daniel Diermeier, Eyal Beigman
2008· article· en· Political Analysis· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
70
citations
affnon étiqueté
Semantic Role Labeling
2011· article· en· Institutional Research Information System (Università degli Studi di Trento)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
70
citations
fundno affnon étiqueté
Probabilistic Type Theory and Natural Language Semantics
Robin Cooper, Simon Dobnik, Shalom Lappin, Staffan Larsson
2015· article· en· Linguistic Issues in Language Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
68
citations
afffundnon étiqueté
Argumentation Quality Assessment: Theory vs. Practice
Henning Wachsmuth, Nona Naderi, Ivan Habernal, Yufang Hou, Graeme Hirst, Iryna Gurevych +1 autres
2017· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
65
citations
affsans résuménon étiqueté
Classification of semantic relations between nominals
Roxana Gîrju, Preslav Nakov, Vivi Năstase, Stan Śzpakowicz, Peter D. Turney, Deniz Yüret
2009· article· en· Language Resources and Evaluation· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
63
citations
affvenuenon étiqueté
Has Computerization Changed Translation?
Brian Mossop
2006· article· en· Meta Journal des traducteurs· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
63
citations
affnon étiqueté
Translating Unknown Words by Analogical Learning
Philippe Langlais, Alexandre Patry
2007· article· en· Empirical Methods in Natural Language Processing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
63
citations
affnon étiqueté
Lethal Ambiguity
Martha McGinnis
2004· article· en· Linguistic Inquiry· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
62
citations
aboutno affnon étiqueté
Joint Parsing and Alignment with Weakly Synchronized Grammars
David Burkett, John Blitzer, Dan Klein
2010· article· en· North American Chapter of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
62
citations
affnon étiqueté
Substring-Based Transliteration
Tarek Sherif, Grzegorz Kondrak
2007· article· en· Meeting of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
61
citations
afffundnon étiqueté
LADEC: The Large Database of English Compounds
Christina L. Gagné, Thomas L. Spalding, Daniel Schmidtke
2019· article· en· Behavior Research Methods· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
60
citations
affsans résuménon étiqueté
Evaluation of parallel text alignment systems
Jean Véronis, Philippe Langlais
2000· book-chapter· en· Text, speech and language technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
59
citations
affnon étiqueté
Understanding the Origins of Bias in Word Embeddings
Marc-Etienne Brunet, Colleen Alkalay-Houlihan, Ashton Anderson, Richard S. Zemel
2019· article· en· International Conference on Machine Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
58
citations

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