A New Data Structure for Processing Natural Language Database Queries
Notice bibliographique
Résumé
Natural Language Query Interfaces (NLQIs) have once again captured the public imagination, but developing them has proven to be non-trivial. One way is by using a Compositional Semantics (CS) to directly compute the answer to a query from the meanings of its parts. The query is treated as an expression of a formal language, and interpreted directly with respect to a database which provides meanings for words, which are the basic components. The meanings of compound phrases in the query, and the answer to the query itself, are computed from their constituent words and phrases using semantic rules that are applied according to the query’s syntactic structure. Montague Semantics (MS), which is a type of CS, has been used in various NLQIs previously. MS accommodates common and proper nouns, adjectives, conjunction and disjunction, intransitive and binary transitive verbs, quantifiers, and intentional and modal constructs. MS does not provide an explicit denotation for n-ary transitive verbs nor does it provide an explanation of how to handle prepositional phrases. By adding events to MS and by introducing a new data structure, transitive verbs and prepositional phrases can be accommodated as well as other NL features that are often considered to be non-compositional.
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 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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».