Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the design and implementation of a software tool for modeling knowledge to be used in knowledge based systems or the semantic Web [T. Berners-Lee, J. Hendler, & O. Lassila, " The Semantic Web", Scientific American, May 2001. ]. The tool presented has been developed based on the inferential modeling technique [C.W. Chan, "From Knowledge Modeling to Ontology Construction", Int. Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 14(6), Dec 2004. ], which is a technique for modeling the static and dynamic knowledge elements of a problem domain. A major deficiency of existing tools is the lack of support for modeling dynamic knowledge. To address the inadequacy, the focus of this work is on dynamic knowledge modeling. To address the objective of modeling dynamic knowledge, a Protege [Protege, http://protege.stanford.edu ] plug-in, called Dyna, has been developed, which supports dynamic knowledge modeling. Task behaviour, which is a component of dynamic knowledge, is being modeled using Task Behaviour Language (TBL), and test cases for task behaviour can be created in TBL. Test cases are runnable, enabling verification that the model is working as expected. The dynamic knowledge models are stored in XML and OWL and can be shared and re-used. The tool is applied for constructing a knowledge model in the petroleum contamination remediation selection domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».