MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2141430397 · doi:10.1504/ijcat.2010.034534

A schema for ontology-based concept definition and identification

2010· article· en· W2141430397 sur OpenAlexaff
Zhan Li, Marek Reformat

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computer Applications in Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSchema (genetic algorithms)Information retrievalSemantic WebOntologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the cognitive point of view, web documents consist of a list of concepts instead of terms (words or phrases). Therefore, identifying concepts will provide better results in retrieving useful information from the web. However, web documents are composed of text containing terms and concepts are included implicitly. In order to 'find' concepts in a text, we need their definitions and a method for their recognition. In this paper, we propose a novel adaptive assignment of term importance (AATI) schema. This schema is an ontology-based approach for defining and identifying concepts. It includes definitions of relations between terms and concepts, and an iterative algorithm for determining importance of terms. AATI continuously updates importance of terms with 'unknown' web documents, which makes it appropriate for web applications.

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)0,010
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,301 · 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
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Computer Applications in TechnologyMême sujetAdvanced Text Analysis TechniquesTravaux en français237 207