The Italica System at TAC 2008 Opinion Summarization Task
Notice bibliographique
Résumé
texts. Second, the goal is not to obtain asummary of the complete documents, but the answersgiven in the documents to several questions. As inputto the system, apart from the documents themselves,the participants are provided with the questions andalso the snippets that answer those questions, beingthe latter generated by the QA systems participatingin another TAC 2008 task.Oursystemisbasedonthecombinationofthesnip-pets provided for the summary construction. In orderto make the text more readable and complete the in-formation, the process starts looking for the most re-levant sentences in relation to the snippets, which arethen used to generate the text that will flnally com-pose the summary. Our system is therefore focusedon the sentence extraction phase. We have obtainedgood results with the pyramid F-score and overall res-ponsiveness measures, achieving the second and flrstplace respectively among the participating systems.In the following sections we describe the architec-ture of the system in flrst place, and continue dis-cussing the results obtained in the evaluation process.Finally, we conclude discussing the strong and weakpoints of our system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».