Notice bibliographique
Résumé
Abstract Charles Wayne restarted funding in speech and language in the mid-1980s after a funding winter brought on by Pierce’s glamour-and-deceit criticisms in the ALPAC report and ‘Whither Speech Recognition’. Wayne introduced a new glamour-and-deceit-proof idea, an emphasis on evaluation. No other sort of program could have been funded at the time, at least in America. One could argue that Wayne has been so successful that the program no longer needs him to continue on. These days, shared tasks and leaderboards have become common place in speech and language (and vision and machine learning) research. That said, I am concerned that the community may not appreciate what it has got until it’s gone. Wayne has been doing much more than merely running competitions, but he did what he did in such a subtle Columbo-like way. Going forward, government funding is being eclipsed by consumer markets. Those of us with research to sell need to find more and more ways to be relevant to potential sponsors given this new world order.
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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 | 0,016 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».