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Enregistrement W2101694047 · doi:10.5555/644108.644253

The similarity metric

2003· article· en· W2101694047 sur OpenAlexaff
Ming Li, Xin Chen, Xin Li, Bin Ma, Paul Vitányi

Notice bibliographique

RevueUvA-DARE (University of Amsterdam) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputability, Logic, AI Algorithms
Établissements canadiensWestern UniversityBioinformatics Solutions (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetric (unit)Similarity (geometry)Class (philosophy)Computer scienceTheoretical computer scienceTree (set theory)Metric spaceDeclarationMathematicsArtificial intelligenceDiscrete mathematicsCombinatoricsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new class of metrics appropriate for measuring effective similarity relations between sequences, say one type of similarity per metric, is studied. We propose a new "normalized information distance", based on the noncomputable notion of Kolmogorov complexity, and show that it minorizes every metric in the class (that is, it is universal in that it discovers all effective similarities). We demonstrate that it too is a metric and takes values in [0, 1]; hence it may be called the similarity metric. This is a theory foundation for a new general practical tool. We give two distinctive applications in widely divergent areas (the experiments by necessity use just computable approximations to the target notions). First, we computationally compare whole mitochondrial genomes and infer their evolutionary history. This results in a first completely automatic computed whole mitochondrial phylogeny tree. Secondly, we give fully automatically computed language tree of 52 different language based on translated versions of the "Universal Declaration of Human Rights".

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,013
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,180 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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