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Enregistrement W2953642885 · doi:10.1145/3331184.3331354

Dynamic Sampling Meets Pooling

2019· article· en· W2953642885 sur OpenAlexaff
Gordon V. Cormack, Haotian Zhang, Nimesh Ghelani, Mustafa Abualsaud, Mark D. Smucker, Maura R. Grossman, Shahin Rahbariasl, Amira Ghenai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTopic Modeling
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and Technology
Mots-clésPoolingNISTComputer scienceSampling (signal processing)StatisticsSet (abstract data type)Sample (material)Data miningInformation retrievalArtificial intelligenceNatural language processingMathematicsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A team of six assessors used Dynamic Sampling (Cormack and Grossman 2018) and one hour of assessment effort per topic to form, without pooling, a test collection for the TREC 2018 Common Core Track. Later, official relevance assessments were rendered by NIST for documents selected by depth-10 pooling augmented by move-to-front (MTF) pooling (Cormack et al. 1998), as well as the documents selected by our Dynamic Sampling effort. MAP estimates rendered from dynamically sampled assessments using the xinfAP statistical evaluator are comparable to those rendered from the complete set of official assessments using the standard trec_eval tool. MAP estimates rendered using only documents selected by pooling, on the other hand, differ substantially. The results suggest that the use of Dynamic Sampling without pooling can, for an order of magnitude less assessment effort, yield information-retrieval effectiveness estimates that exhibit lower bias, lower error, and comparable ability to rank system effectiveness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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