Improved search for socially annotated data
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
Social annotation is an intuitive, on-line, collaborative process through which each element of a collection of resources (e.g., URLs, pictures, videos, etc.) is associated with a group of descriptive keywords, widely known as tags. Each such group is a concise and accurate summary of the relevant resource's content and is obtained via aggregating the opinion of individual users, as expressed in the form of short tag sequences. The availability of this information gives rise to a new searching paradigm where resources are retrieved and ranked based on the similarity of a keyword query to their accompanying tags. In this paper, we present a principled and efficient search and resource ranking methodology that utilizes exclusively the user-assigned tag sequences. Ranking is based on solid probabilistic foundations and our growing understanding of the dynamics and structure of the social annotation process, which we capture by employing powerful interpolated n -gram models on the tag sequences. The efficiency and applicability of the proposed solution to large data sets is guaranteed through the introduction of a novel and highly scalable constrained optimization framework, employed both for training and incrementally maintaining the n -gram models. We experimentally validate the efficiency and effectiveness of our solutions compared to other applicable approaches. Our evaluation is based on a large crawl of del.icio.us, numbering hundreds of thousands of users and millions of resources, thus demonstrating the applicability of our solutions to real-life, large scale systems. In particular, we demonstrate that the use of interpolated n -grams for modeling tag sequences results in superior ranking effectiveness, while the proposed optimization framework is superior in terms of performance both for obtaining ranking parameters and incrementally maintaining them.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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