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Enregistrement W2895553377 · doi:10.21105/joss.00774

quanteda: An R package for the quantitative analysis of textual data

2018· article· en· W2895553377 sur OpenAlexaff
Kenneth Benoit, Kohei Watanabe, H. P. Wang, Paul Nulty, Adam Obeng, Stefan Müller, Akitaka Matsuo

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Open Source Software · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensDe Beers (Canada)
Organismes subventionnairesLondon School of Economics and Political Science
Mots-clésR packageComputer scienceNatural language processingInformation retrievalProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

quanteda is an R package providing a comprehensive workflow and toolkit for natural language processing tasks such as corpus management, tokenization, analysis, and visualization.It has extensive functions for applying dictionary analysis, exploring texts using keywords-in-context, computing document and feature similarities, and discovering multi-word expressions through collocation scoring.Based entirely on sparse operations, it provides highly efficient methods for compiling document-feature matrices and for manipulating these or using them in further quantitative analysis.Using C++ and multithreading extensively, quanteda is also considerably faster and more efficient than other R and Python packages in processing large textual data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,045

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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 323
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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