Notice bibliographique
Résumé
Traditional approaches to information extraction implicitly assume that many elements of the task are static — the user’s query, and the description of domain and corpus, for example. We believe that in many real situations, however, this assumption does not hold and it is important to consider how the system could best support interaction with the user when the assumption breaks down. Current goals in the information extraction community are for the system to produce accurate results while being easy to retrain and port to a new domain. We seek to extend current approaches to handle dynamic elements of the problem. “Evolving queries”, discussed in the information retrieval (IR) literature, need to be supported by information extraction (IE) systems; IR and IE are both, after all, tools for gathering information from documents in response to a user query. When a casual user — neither an expert in the use of the system, nor in the domain — engages in any information gathering task, there will be an initial phase of investigation and discovery during which the user becomes familiar with the system, the domain, and the documents in the corpus and the user’s query may change over time or evolve. For example, a user may have a query about terrorist activities, asking for the names of perpetrators and the locations of targets; an interim system output prompts the user to refine the query, redefining terrorist activities as involving only a subset of weapons while generalizing to allow for additional (e.g., government) perpetrators. The query is not the only element that may change over time; certainly the domain evolves as additional documents are processed. As well, when the corpus is very large or dynamic (e.g., the Internet), the corpus itself may be seen as evolving — rules for mapping text patterns to query items that apply at one time or for one portion of the corpus no longer apply for another. To provide more robust support for information extraction in a dynamic environment, we consider such issues as:
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,022 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,025 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».