Lexical based two-way RTE System at RTE-5.
Notice bibliographique
Résumé
The note describes the lexical based two-way Recognizing Textual Entailment (RTE) system developed at the Computer Science and Engineering Department, Jadavpur University, India. We participated in the two-way main task at RTE-5. The system is based on the composition of the following six lexical based RTE methods: WordNet based unigram match, bigram match, longest common sub-sequence, skip-gram, stemming and named entity matching. Each of these methods were applied on the development data to obtain two-way decisions. It was observed on the development data that final entailment decision on a text-hypothesis pair that is based on positive entailment decisions from at least two lexical based RTE methods was producing a better precision and recall figure. An accuracy figure of 58.17% was obtained on the test data. Ablation tests were performed for each of the six RTE methods and these are reported in the present note. The RTE task was based on three application settings: QA, IE and IR but this information was not taken into consideration during the system development. The relatively higher accuracy figures for the IR application setting obtained during the various tests suggest that identification of appropriate RTE methods based on the application settings might have improved the accuracy scores further.
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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 | 0,000 | 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 ».