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Enregistrement W2111543529 · doi:10.5752/p.2316-9451.2012v1n1p28

Impact of template removal on Web search DOI 10.5752/P.2316-9451.2012v1n1p28

2012· article· en· W2111543529 sur OpenAlexaff
Kaio Wagner, Edleno Silva de Moura, David Fernandes, Marco Cristo, Altigran Soares da Silva

Notice bibliographique

RevueAbakós · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb Data Mining and Analysis
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTemplateInformation retrievalScale (ratio)Web pageQuality (philosophy)Search engineWorld Wide WebData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous work in literature has indicated that template of web pages represent noisy information in web collections, and advocate that the simple removal of template result in improvements in quality of results provided by Web search systems. In this paper, we study the impact of template removal in two distinct scenarios: large scale web search collections, which consist of several distinct websites, and intrasite web collections, involving searches inside of web sites. Our work is the first in literature to study the impact of template removal to search systems in large scale Web collections. The study was carried out using an automatic template detection method previously proposed by us. As contributions, we present statistics about the application of this automatic template detection method to the well known GOV2 reference collection, a large scale Web collection. We also present experiments comparing the amount of template detected by our automatic method to the ones obtained when humans select templates. And finally, experiments which indicate that, in both experimented scenarios, template removal does not improve the quality of results provided by search systems, but can play the role of an effective loss compression method by reducing the size of their indexes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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