Proceedings of the 2nd workshop on Multi-source, Multilingual Information Extraction and Summarization
Notice bibliographique
Résumé
Information extraction (IE) and text summarization (TS) are key technologies aiming at extracting relevant information from texts and presenting the information to the user in a condensed form. The ongoing information explosion makes IE and TS particularly critical for successful functioning within the information society. These technologies, however, face new challenges with the adoption of the Web 2.0 paradigm (e.g., blogs, wikis) due to their inherent multi-source nature. These technologies must no longer deal only with isolated texts or narratives, but with large-scale repositories or sources—possibly in several languages—containing a multiplicity of views, opinions, and commentaries on particular topics, entities and events. There is thus a need to adapt and/or develop new techniques to deal with these new phenomena. Recognising similar information across different sources and/or in different languages is of paramount importance in this multi-source, multi-lingual context. In information extraction, merging information from multiple sources can lead to increased accuracy, as compared to extraction from a single source. In text summarization, similar facts found across sources can inform sentence scoring algorithms. In question answering, the distribution of answers in similar contexts can inform answer-ranking components. Often, it is not the similarity of information that matters, but its complementary nature. In a multi-lingual context, information extraction and text summarization can provide solutions for crosslingual access: key pieces of information can be extracted from different texts in one or many languages, merged, and then conveyed in natural language in concise form. Applications need to be able to cope with the idiosyncratic nature of the new Web 2.0 media: mixed input, new jargon, ungrammatical and mixed-language input, emotional discourse, etc. In this context, synthesizing or inferring opinions from multiple sources is a new and exciting challenge for NLP. On another level, profiling of individuals who engage in the new social Web, and identifying whether a particular opinion is appropriate/relevant in a given context are important topics to be addressed. The objective of this second Multi-source Multilingual Information Extraction and Summarization (MMIES) workshop is to bring together researchers and practitioners in information-access technologies, to discuss recent approaches for dealing with multi-source and multi-lingual challenges.
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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,029 |
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 ».