Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a novel approach to text mining that helps to build intelligent user interfaces for recommender and information retrieval systems. The main problem for the user in information retrieval is that he must have almost perfect knowledge of the domain and the domain terminology. Our approach eases this burden by showing a way how to encode domain knowledge so that an information retrieval system can transform the user's way to talk about the domain in the expert's way to do that. After that transformation the system can search its data bases for appropriate information. We demonstrate the practicability of our approach in a case study on a TV recommender system. RESUME. Le present article introduit une nouvelle approche dans le domaine de la fouille tex- tuelle, dans le but de faciliter le developpement d'intelligentes interfaces aux utilisateurs pour systemes de recommandation ainsi que de recherche documentaire. En recherche documentaire, le principal probleme pour les utilisateurs consiste a devoir disposer de connaissances quasi- ment parfaites du domaine d'application et de sa terminologie. Notre approche vient attenuer cette requisition en montrant une facon d'encoder les connaissances de domaines d'application de maniere a ce que les systemes de recherche documentaire puissent transformer la terminolo- gie (relative aux domaines) des utilisateurs en celle des experts des domaines respectifs. Cette transformation effectuee, les systemes peuvent consulter leurs bases de donnees pour trouver les informations recherchees. La faisabilite de notre approche est demontree par l'etude de cas d'un systeme de recommandation d'emissions de television.
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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,014 |
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 ».