Formal and informal meaning from documents through skeleton sentences
Notice bibliographique
Résumé
In [ Sperberg-McQueen et al. 2000a ], Sperberg-McQueen et al. describe a framework in which the semantics of a structured document is represented by the set of inferences (statements) licensed by the document, that is, statements which can be considered to hold on the basis of the document. The authors suggest that an adequate set of basic inferences can be generated from the document itself by a fairly simple skeleton sentence and deictic expression mechanism. These ideas were taken up and developed in various ways and contexts in later work (see for example [ Sperberg-McQueen et al. 2002 ]) and came to be called the “Formal tag-set description” approach (FTSD). The approach is independent of any particular logical system, and the possibility that the statements licensed by a document be in natural language has been mentioned and exemplified, though not to a large extent. With a different set of preoccupations in mind (namely, providing semantic support to an author during the document creation process), Marcoux introduced in [ Marcoux 2006 ] intertextual semantics (IS), a framework in which the meaning of a document is entirely and exclusively represented by natural language segments. In this paper, we compare the IS and FTSD approaches, and argue that the insights into the meaning of a document supplied by the two approaches actually complement each other. We give a number of concrete examples of increasing complexity, including the set of formal and informal statements derivable in each case, to substantiate our claim.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».