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Enregistrement W2187127363

Linguistic Resources for 2012 Knowledge Base Population Evaluations

2012· article· en· W2187127363 sur OpenAlex
Joe Ellis, Jeremy Getman, Justin L. Mott, Xuansong Li, Kira Griffitt, Stephanie Strassel, Jonathan Wright

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTheory and applications of categories · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNISTComputer scienceAnnotationKnowledge baseSelection (genetic algorithm)PopulationInformation extractionResource (disambiguation)Entity linkingTrack (disk drive)Information retrievalBase (topology)Natural language processingData scienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge Base Population (KBP) is an evaluation track of the Text Analysis Conference (TAC), a workshop series organized by the National Institute of Standards and Technology (NIST). In 2013, the KBP evaluations included five tasks targeting information extraction and question answering technologies: Entity Linking, Slot Filling, Temporal Slot Filling, Sentiment Slot Filling, and Cold Start. The Sentiment and Temporal Slot Filling tasks were introduced in 2013 in an effort to move the KBP challenges into new domains, specifically beliefs and events. Linguistic Data Consortium (LDC) has supported the TAC KBP evaluation since 2009, each year producing new linguistic resources including data, annotations, system assessments, tools and specifications. This paper describes the resource creation efforts in support of TAC KBP 2013, with an emphasis on procedures and methodologies for query selection, annotation, and assessment.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,311 · 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