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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 5 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
Automatic Acquisition of Lexical Formality
Julian Brooke, Tong Wang, Graeme Hirst
2010· article· en· International Conference on Computational Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations
venueno affnon étiqueté
Evidence of Parallel Processing During Translation
Laura Winther Balling, Kristian Tangsgaard Hvelplund, Annette C. Sjørup
2014· article· en· Meta Journal des traducteurs· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations
affnon étiqueté
Facilitating Discourse Analysis with Interactive Visualization
Jian Zhao, Fanny Chevalier, Christopher Collins, Ravin Balakrishnan
2012· article· en· IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations
affnon étiqueté
UniMorph 3.0: Universal Morphology
Arya D. McCarthy, Christo Kirov, Matteo Grella, Amrit Nidhi, Patrick Xia, Kyle Gorman +15 autres
2020· article· en· Minerva Access (University of Melbourne)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
fundno affnon étiqueté
A Deep Architecture for Semantic Parsing
Edward Grefenstette, Phil Blunsom, Nando de Freitas, Karl Moritz Hermann
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
affnon étiqueté
<i>Yawat</i>
Ulrich Germann
2008· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
54
citations
affnon étiqueté
Alignment-Based Discriminative String Similarity
Shane Bergsma, Grzegorz Kondrak
2007· article· en· Meeting of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
aboutno affnon étiqueté
Native Languages of Alaska
Michael E. Krauss
2007· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
affnon étiqueté
Modeling Past and Future for Neural Machine Translation
Zaixiang Zheng, Hao Zhou, Shujian Huang, Lili Mou, Xinyu Dai, Jiajun Chen +1 autres
2018· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
afffundnon étiqueté
HMM word recognition engine
D. Guillevic, C.Y. Suen
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
52
citations
afffundnon étiqueté
Trans-scription as a social activity
Cécile B. Vigouroux
2007· article· en· Ethnography· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
51
citations
affsans résuménon étiqueté
Natural Language Understanding
2013· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
50
citations
affaboutnon étiqueté
Human interaction for high-quality machine translation
Francisco Casacuberta, Jorge Civera, Elsa Cubel, Antonio L. Lagarda, Guy Lapalme, Elliott Macklovitch +1 autres
2009· article· en· Communications of the ACM· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
49
citations

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