Notice bibliographique
Résumé
Distributed representations, predominantly acquired via neural networks, have been applied to natural language processing tasks including speech recognition and machine translation with a success comparable to sophisticated state-of-the-art algorithms.The present thesis offers an investigation of the application of such representations to information extraction.Specifically, I explore the suitability of applying shallow distributed representations to the automatic terminology extraction task, as well as the bridging reference resolution task.I created a dataset as a gold standard for automatic term extraction in the mathematical education domain.I carefully assessed the performance of the existing terminology extraction methods on this dataset.Then, I introduce a novel method for automatic terminology extraction for one word terms, and I evaluate the performance of the novel algorithm in various terminological domains.The introduced algorithm leverages the distributed representation of words from the local and global perspectives to encode syntactic, semantic, association, and frequency information at the same time.Furthermore, this novel algorithm can be trained with a minimal number of data points.I show that the algorithm is robust to the change of domain, and that information can be transferred from one technical domain to another, leveraging what we call anchor words with consistent semantics shared between the domains.As for the bridging reference resolution task, a dataset is built on the letter portion of the Open American National Corpus and I compare the performance of a preliminary method against a majority class baseline.Eshaghi for their support and sacrifice that first and foremost made this endeavor possible.I could travel, as a result, to the other side of the world in pursuit of knowledge and to contribute to the scientific community.Amir and Khadijeh, without your great help and sacrifice this journey would have never started.Thank you!
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».