Proceedings of the fourth workshop on Exploiting semantic annotations in information retrieval
Notice bibliographique
Résumé
These proceedings contain the invited talks and contributed posters of the Fourth Workshop on Exploiting Semantic Annotations in Information Retrieval (ESAIR 2011), held at CIKM 2011 in Glasgow, Scotland, on October 28, 2011. After successful workshops at ECIR 2008 in Glasgow, WSDM 2009 in Barcelona, and CIKM 2010 in Toronto, this year's workshop will focus on how to best formulate and use semantic annotation of information objects and information streams for information access tasks such as search, retrieval, categorization and related information refinement tasks. ESAIR 2011 will be a real workshop where researchers from these different disciplines will work together to identify natural use cases, barriers to success, and work on ways of addressing them: Use Cases: Are we looking at the right applications? What are use cases that make obvious the need for semantic annotation of information? What tasks cannot be solved by document retrieval using the traditional bag-of-words? What are the prerequisites of successful application? How can the expressive power of semantic annotation best be put to use? What is keeping searchers from exploring these powerful search requests? Annotations: Are we using the right types of data and annotation? What types of annotation are available? Are there crucial differences between author-, software-, user-, and machine-generated annotations? What are novel types of annotations that are within our grasp? What semantic theories do we need to formulate further annotation schemes? Data Curation: Are we using contextual information in the right way? Annotations may live inside documents, or be stored externally (e.g., annotated by uncontrolled authors or tools) or both (e.g., annotation with linked data). How to keep data and metadata together? Does the annotation stop somewhere, or is all social or linked data of potential use for searching or navigating? How important is source of the annotations? Are there issues with credibility or trust? Result Aggregation: Are we using the right types of results? Whereas IR focuses almost exclusively at finding individual chunks of information, DB naturally focuses on results that combine information and produce aggregated results (think of OLAP queries), and KM naturally deals with the whole information space. How can we fruitfully combine these strengths? The workshop will consist of three main parts: A keynote by Arjen de Vries to help us formulate the challenges. A boaster and poster session with 13 papers selected by the program committee from 15 submissions (87%). Each paper was reviewed by at least two members of the program committee. Break out groups on different aspects of exploiting semantic annotations, with reports being discussed in the final session.
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 | 0,018 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,018 |
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 ».