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Enregistrement W2188437695

LCC Approaches to Knowledge Base Population at TAC 2010.

2010· article· en· W2188437695 sur OpenAlexvenueno aff
John Lehmann, Sean Monahan, Luke Nezda, Arnold Jung, Ying Shi

Notice bibliographique

RevueTheory and applications of categories · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTopic Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurpriseKnowledge baseComputer scienceTask (project management)Context (archaeology)PopulationBase (topology)Relation (database)Track (disk drive)Artificial intelligenceData miningEngineeringMathematicsGeographySystems engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Knowledge Base Population (KBP) track at the Text Analysis Conference 2010 marks the second year of this important information extractionevaluation. Thispaperdescribesthe design and implementation of LCC’s systems which participated in the tasks of Entity Linking, Slot Filling, and the new task of Surprise Slot Filling. For the entitylinkingtask, ourtop score was achieved through a robust context modeling approach which incorporates topical evidence. For slot filling, we used the output of the entity linking system together with a combination of different types of relation extractors. For surprise slot filling, our customizableextractionsystem was extremely useful due to the time sensitive nature of the task.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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