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Enregistrement W2792141165 · doi:10.6028/nist.ir.7774

NIST workshop on ontology evaluation

2011· report· en· W2792141165 sur OpenAlexfundno aff
Ram D. Sriram, Conrad Bock, Fabian Neuhaus, Evan Wallace, Mary Brady, Mark A. Musen, Joanne Luciano

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Institute of Standards and TechnologyNational Institutes of HealthRensselaer Polytechnic InstituteUniversity of WashingtonUniversity of TorontoBoeing
Mots-clésOntologyComputer scienceBrainstormingOntology engineeringProcess ontologyNISTUpper ontologyData scienceQuality (philosophy)Knowledge managementKnowledge baseSuggested Upper Merged OntologyWorld Wide WebArtificial intelligenceDomain knowledgeNatural language processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Institute for Standards and Technology sponsored a workshop in October, 2007, on the subject of ontology evaluation. An international group of invited experts met for two days to discuss problems in measuring ontology quality. The workshop highlighted several divisions among ontology developers regarding approaches to ontology evaluation. These divisions were generally reflective of the opinions of the participants. However, the workshop documented a paucity of empirical evidence in support of any particular position. Given the importance of ontologies to every knowledge-intensive human activity, there is an urgent need for research to develop an empirically derived knowledge base of best practices in ontology engineering and methods for assuring ontology quality over time. This is a report of the workshop discussion and brainstorming by the participants about what such a research program might look like.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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