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Enregistrement W1549026447 · doi:10.1108/oclc-03-2014-0020

SINCERITY: the making of a search engine for images indexed with a bilingual taxonomy

2015· article· en· W1549026447 sur OpenAlexaff
Tomasz Neugebauer, Élaine Ménard

Notice bibliographique

RevueOCLC Systems & Services · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Retrieval and Classification Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInformation retrievalSearch engineInterface (matter)AjaxSoftwareUser interfaceWorld Wide WebSearch analyticsImage retrievalWeb applicationImage (mathematics)Web search queryArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – This paper aims to present the third stage of a research project that aims to develop a bilingual interface for the retrieval of digital images. The requirements and implementation of the search engine are described. Image search engines attempt to give access to a range of online images available on the web. Design/methodology/approach – The strategy of using open-source software components as much as possible was chosen for the advantages of this approach: low initial cost and accessibility to evaluate and develop enhancements independently and driven by research objectives rather than financial viability. Findings – Open-source software components can be used to develop the interface. The implementation of the image search engine and its indexes uses: Apache Solr, AJAX-Solr, jsTree and jQuery. Microsoft Translator web service was integrated into the interface to provide the optional user query translation. Originality/value – The search interface is intended to be an innovative tool for image searchers who are looking for digital images. The search interface gives the image searchers the opportunity to easily access a variety of visual resources and facilitates searching for images in two different languages (English and French).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,015
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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