Notice bibliographique
Résumé
Domain novices learning about a new subject can struggle to find their way in large collections. Typical searching and browsing tools are better utilized if users know what to search for or browse to. In this dissertation, we present Multiple Diagram Navigation (MDN) to assist domain novices by providing multiple overviews of the content matter using multiple diagrams. Rather than relying on specific types of visualizations, MDN superimposes any type of diagram or map over a collection of documents, allowing content providers to reveal interesting perspectives of their content. Domain novices can navigate through the content in an exploratory way using three types of queries (navigation): diagram to content (D2C), diagram to diagram (D2D), and content to diagram (C2D). To evaluate the MDN user interface, we conducted a user study, which showed that users found MDN useful and easy to use in exploratory-navigation scenarios. Encouraged by these positive results, we extended the functionality of MDN to provide a ranking of collection documents for D2C queries (expressed by a selected diagram concept). We studied different elements of the ranking process. As a case study, we targeted our research towards the Wikipedia collection. With the goal of studying ranking in different types of diagrams, we introduced two diagram models: the Items-and-Attributes model and the Universal model. We also studied two ranking algorithms: Personalized PageRank (PPR), an algorithm used in similar applications; and Greedy Energy Spreading (GES), an algorithm that we designed. We also studied different approaches to computing rankings for C2D queries. Our results show encouraging performance on the ranking of D2C and C2D queries. For example, in an experiment targeting diagrams conforming to the Items-and-Attributes model, results showed reasonably high similarity between a diagram concept selected by the user and the top-ten-ranked pages. We also found that diagrams had a strong influence on D2C ranking, which yielded a ranking reflecting the aspect presented by the diagram. In C2D-query ranking, GES was able to rank the most related concept in the diagram to a Wikipedia page selected by the user in the top five or six positions on average (in diagrams with 50 elements). In our tuning for the two studied algorithms, we observed that GES performs slightly better than PPR in some aspects of D2C and C2D ranking. We also noticed differences between MDN and similar applications on the optimal settings for Personalized PageRank. Our configuration of the Wikipedia graph revealed
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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,017 |
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 ».