Vocab Learn: A Text Mining System to Assist Vocabulary Learning
Notice bibliographique
Résumé
We present a text mining system called Vocab Learn to assist users to learn new words with respect to a knowledge base, where a knowledge base is a collection of written materials. Vocab Learn extracts words, excluding stop words, from a knowledge base and recommends new words to a user according to their importance and frequency. To enforce learning and assess how well a word is learned, Vocab Learn generates, for each word recommended, a number of semantically close words using word embeddings (Mikolov et al., 2013a), and a number of words with look-alike spellings/strokes but with different meanings using Minimum Edit Distance (Levenshtein, 1966). Moreover, to help learn how to use a new word, Vocab Learn links each word to its dictionary definitions and provides sample sentences extracted from the knowledge base that includes the word. We carry out experiments to compare word-ranking algorithms of TFIDF (Salton and McGill, 1986), TextRank (Mihalcea and Tarau, 2004), and RAKE (Rose et al., 2010) over the dataset of Inspec abstracts in Computer Science and Information Technology Journals with a set of keywords labeled by human editors. We show that TextRank would be the best choice for ranking words for this dataset. We also show that Vocab Learn generates reasonable words with similar meanings and words with similar spellings but with different meanings.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,010 |
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 ».