RSenter: Tool for Topics and Terms Extraction from Unstructured Data Debris
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is enormous volume of user generated content (data) today in open source repositories, online social networks, and so on that enterprises can feed on to enhance product and services delivery. Apart from the open source data, enterprises are also generating a lot of data in-house since modern business requirements are shifting from paper-base to digital records. The major setback however is that, the data is unstructured in the sense that it is in heterogeneous formats (different file types including multimedia files), it is schema less, and it is scattered on multiple sources. This condition makes knowledge discovery (a.k.a. data mining) very challenging. Previous studies have proposed the hierarchical clustering methodology since it enhances human readability and provides clear dependency structure through topics, term and document organization. But, the methodology can be resource intensive and time consuming. Our work investigates the methodology and proposes a tool called RSenter that searches based on parallelization, random walk (or linear search), pessimistic search, and optimistic search in order to generate the hierarchical structure in real time within a search space. Currently, RSenter can search through NoSQL databases and HTML documents and traverse through all the links that are connected to that HTML to the nth depth, extracting the entire user specified elements (topics and terms). Further, the tool can search through an entire repository and organize the files in a hierarchical structure regardless of the file formats.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle