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Enregistrement W2105897558 · doi:10.1162/coli.2009.35.4.35402

From Annotator Agreement to Noise Models

2009· article· en· W2105897558 sur OpenAlexaff
Beata Beigman Klebanov, Eyal Beigman

Notice bibliographique

RevueComputational Linguistics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRough Sets and Fuzzy Logic
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingComputer scienceNoise (video)AgreementData setQuality (philosophy)Set (abstract data type)Resource (disambiguation)Data qualityData miningData scienceEconometricsArtificial intelligenceMathematicsLinguisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses the transition from annotated data to a gold standard, that is, a subset that is sufficiently noise-free with high confidence. Unless appropriately reinterpreted, agreement coefficients do not indicate the quality of the data set as a benchmarking resource: High overall agreement is neither sufficient nor necessary to distill some amount of highly reliable data from the annotated material. A mathematical framework is developed that allows estimation of the noise level of the agreed subset of annotated data, which helps promote cautious benchmarking.

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)0,271
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,543
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2710,543
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0050,019
Communication savante0,0150,021
Science ouverte0,0070,020
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations77
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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