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Enregistrement W2056419757 · doi:10.1145/1113343.1113353

Report on the ACM International Workshop on Methodologies and Evaluation of Lexical Cohesion Techniques in Real-World Applications (ELECTRA 2005) held at SIGIR 2005

2005· article· en· W2056419757 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM SIGIR Forum · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAutomatic summarizationCohesion (chemistry)Natural language processingSentenceComputational linguisticsInformation retrievalArtificial intelligenceQuestion answeringLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The workshop on Methodologies and Evaluation of Lexical Cohesion Techniques in Real-World Applications (ELECTRA 2005) was held in Salvador, Brazil on August 19 in conjunction with the 28 th ACM Annual International Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2005). The aim of the workshop was to bring together researchers in NLP and IR to discuss the use of lexical cohesion in text applications, such as document and passage retrieval, question answering, topic segmentation and text summarization. There were a number of related workshops in the past: MEMURA 2004 Workshop on Methodologies and Evaluation of Multiword Units in Real-World Applications in association with the 4th International Conference on Language Resources (LREC 2004) [1], Multiword Expressions: Integrating Processing Workshop in association with the 42nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2004) [2], and Multiword Expressions: Analysis, Acquisition and Treatment Workshop in association with the 41st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2003) [3]. The goal of this workshop was to address a wider range of lexical cohesion phenomena in text, not only multiword units, but also relations between words on the sentence, passage and document level, and how they can be useful for information retrieval applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,322 · 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