A GENERAL ARCHITECTURE TO ENHANCE WIKI SYSTEMS WITH NATURAL LANGUAGE PROCESSING TECHNIQUES
Notice bibliographique
Résumé
Wikis are web-based software applications that allow users to collaboratively create and edit web page content, through a Web browser using a simplified syntax. The ease-of-use and “open” philosophy of wikis has brought them to the attention of organizations and online communities, leading to a wide-spread adoption as a simple and “quick” way of collaborative knowledge management. However, these characteristics of wiki systems can act as a double-edged sword: When wiki content is not properly structured, it can turn into a “tangle of links”, making navigation, organization and content retrieval difficult for their end-users. \nSince wiki content is mostly written in unstructured natural language, we believe that existing state-of-the-art techniques from the Natural Language Processing (NLP) and Semantic Computing domains can help mitigating these common problems when using wikis and improve their users’ experience by introducing new features. The challenge, however, is to find a solution for integrating novel semantic analysis algorithms into the multitude of existing wiki systems, without the need for modifying their engines. In this research work, we present a general architecture that allows wiki systems to benefit from NLP services made available through the Semantic Assistants framework – a service-oriented architecture for brokering NLP pipelines as web services. Our main contributions in this thesis include an analysis of wiki engines, the development of collaboration patterns be- tween wikis and NLP, and the design of a cohesive integration architecture. As a concrete application, we deployed our integration to MediaWiki – the powerful wiki engine behind Wikipedia – to prove its practicability. Finally, we evaluate the usability and efficiency of our integration through a number of user studies we performed in real-world projects from various domains, including cultural heritage data management, software requirements engineering, and biomedical literature curation.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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 ».