Developing the System for Automatic Summarization of Scientific Texts.
Notice bibliographique
Résumé
1. Ананьева М. И., Кобозева М. В. Разработка корпуса текстов на русском языке с разметкой на основе теории риторических структур // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной Международной конференции «Диалог». М., 2016. URL: www.dialog-21.ru/media/3460/ananyeva.pdf 2. Marcu D. Improving summarization through rhetorical parsing tuning // VI Workshop on Very Large Corpora. 1998. P. 206–215. 3. Hovy E., Lin Ch.-Y. Automated text summarization and the SUMMARIST system // Proc. of the TIPSTER Text Program. 1998. P. 197–214. 4. Teufel S., Moens M. Summarizing scientific articles: experiments with relevance and rhetorical status // Computational Linguistics. 2002. Vol. 28 (4). P. 409–445. 5. Bosma W. Query-Based Summarization using Rhetorical Structure Theory // 15th Meeting of CLIN. 2005. P. 29–44. 6. Huspi S. H. Improving Single Document Summarization in a Multi-Document Environment. PhD Thesis. Melbourne, Australia: RMIT University, 2017. 190 p. 7. Mithun S. Exploiting rhetorical relations in blog summarization. PhD Thesis. Montreal, Canada: Concordia University, 2012. 230 p. 8. Тревгода С. А. Методы и алгоритмы автоматического реферирования текста на основе анализа функциональных отношений: Дис. … канд. техн. наук. СПб., 2009. 157 с. 9. Осминин П. Г. Построение модели реферирования и аннотирования научно-технических текстов, ориентированной на автоматический перевод: Дис. … канд. филол. наук. Челябинск, 2016. 239 с. 10. Batura T. V., Bakiyeva A. M., Yerimbetova A. S. Mit'kovskaya M. V. Semenova N. A. Methods of constructing natural language analyzers based on Link Grammar and rhetorical structure theory // Bulletin of the Novosibirsk Computing Center. Series: Computer Science. 2016. Is. 40. P. 37–51. 11. Бакиева А. М., Батура Т. В. Исследование применимости теории риторических структур для автоматической обработки научно-технических текстов // Cloud of Science. Вып. 4, № 3. С. 450–464. 12. Pisarevskaya D., Ananyeva M., Kobozeva M., Nasedkin A., Nikiforova S., Pavlova I., Shelepov A. Towards building a discourse-annotated corpus of Russian // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. 2017. Iss. 16 (23). Vol. 1. P. 194–204. 13. Vorontsov K., Frei O., Apishev M., Romov P., Dudarenko M. BigARTM: Open Source Library for Regularized Multimodal Topic Modeling of Large Collections // International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST). Ekaterinburg, Russia, 2015. P. 370–384. 14. Mann W., Thompson C. Rhetorical structure theory: Toward a functional theory of text organization // Text-Interdisciplinary Journal for the Study of Discourse. 1988. Vol. 8. No. 3. P. 243–281. 15. Blei D. M., Lafferty J. D. Visualizing Topics with Multi-Word Expressions // Semantic Scholar. 2009. URL: https://arxiv.org/pdf/0907.1013.pdf 16. Батура Т. В., Стрекалова С. Е. Подход к построению расширенных тематических моделей текстов на русском языке // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2018. T. 16, № 2. С. 5–18. 17. Vorontsov K. Welcome to BigARTM’s documentation! 2015. URL: http://bigartm.read thedocs.io/en/stable/ 18. Das D., Martins A. A. Survey on Automatic Text Summarization // Literature Survey for the Language and Statistics II course at CMU. 2007. P. 192–195. 19. Lin Ch. Y. ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries // Workshop On Text Summarization Branches Out. 2004. P. 74–81. 20. Zhang J. J., Chan H. Y., Fung P. Improving lecture speech summarization using rhetorical information // IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition & Understanding (ASRU). 2007. P. 195–200.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».