Notice bibliographique
Résumé
In our previous work [1], to improve search quality and user satisfaction by using the user's context of search we have developed a FOCS Model. In this Model, a context ontology is developed to record user's relevant context information and to help the semantic expansion of keywords. To make search results more relevant and personalized, similarity flooding algorithm is used to match context ontology with a faceted ontology, an ontology for annotating the target documents. However, similarity flooding algorithm cannot be used to calculate semantic data, so it is not a desirable method to solve the problem of context search well. Hence, we implemented a new Context Search in the model of IORCS. In this model, we integrate an inconsistent ontology reasoning method into our context search model to improve the accuracy of ontology matching step. First, we consider the ontologies we use in context search model as inconsistent ontologies. Second, to filter sub-ontology which the most similar to Search Ontology from related faceted ontologies, context reasoning function (CRF) is introduced to filter these inconsistent ontologies. Finally, context reasoning algorithm is used to implement ontology matching. The experimental results show the integration of inconsistent ontology reasoning into context search model can tackle the issue of Semantic Similarity Calculation better.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».