Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CSV is a popular Open Data format widely used in a variety of domains for its simplicity and effectiveness in storing and disseminating data. Unfortunately, data published in this format often does not conform to strict specifications, making automated data extraction from CSV files a painful task. While table discovery from HTML pages or spreadsheets has been studied extensively, extracting tables from CSV files still poses a considerable challenge due to their loosely defined format and limited embedded metadata. In this work we lay out the challenges of discovering tables in CSV files, and propose Pytheas: a principled method for automatically classifying lines in a CSV file and discovering tables within it based on the intuition that tables maintain a coherency of values in each column. We evaluate our methods over two manually annotated data sets: 2000 CSV files sampled from four Canadian Open Data portals, and 2500 additional files sampled from Canadian, US, UK and Australian portals. Our comparison to state-of-the-art approaches shows that Pytheas is able to successfully discover tables with precision and recall of over 95.9% and 95.7% respectively, while current approaches achieve around 89.6% precision and 81.3% recall. Furthermore, Pytheas's accuracy for correctly classifying all lines per CSV file is 95.6%, versus a maximum of 86.9% for compared approaches. Pytheas generalizes well to new data, with a table discovery F-measure above 95% even when trained on Canadian data and applied to data from different countries. Finally, we introduce a confidence measure for table discovery and demonstrate its value for accurately identifying potential errors.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle