Notice bibliographique
Résumé
Most of text mining techniques are based on word and/or phrase analysis of the text. Statistical analysis of a term frequency captures the importance of the term within a document only. However, two terms can have the same frequency in their documents, but one term contributes more to the meaning of its sentences than the other term. Thus, the underlying model should indicate terms that capture the semantics of text. In this case, the model can capture terms that present the concepts of the sentence, which leads to discover the topic of the document. A new concept-based mining model that relies on the analysis of both the sentence and the document, rather than, the traditional analysis of the document dataset only is introduced. The concept-based model can effectively discriminate between non-important terms with respect to sentence semantics and terms which hold the concepts that represent the sentence meaning. The proposed model consists of concept-based statistical analyzer, conceptual ontological graph representation, and concept extractor. The term which contributes to the sentence semantics is assigned two different weights by the concept-based statistical analyzer and the conceptual ontological graph representation. These two weights are combined into a new weight. The concepts that have maximum combined weights are selected by the concept extractor. The concept-based model is used to enhance the quality of the text clustering, categorization and retrieval significantly.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».