Semisupervised Learning via Axiomatic Fuzzy Set Theory and SVM
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we present a semantic semisupervised learning (Semantic SSL) approach targeted at unifying two machine-learning paradigms in a mutually beneficial way, where the classical support vector machine (SVM) learns to reveal primitive logic facts from data, while axiomatic fuzzy set (AFS) theory is utilized to exploit semantic knowledge and correct the wrongly perceived facts for improving the machine-learning model. This novel semisupervised method can easily produce interpretable semantic descriptions to outline different categories by forming a fuzzy set with semantic explanations realized on the basis of the AFS theory. Besides, it is known that disagreement-based semisupervised learning (SSL) can be viewed as an excellent schema so that a co-training approach with SVM and the AFS theory can be utilized to improve the resulting learning performance. Furthermore, an evaluation index is used to prune descriptions to deliver promising performance. Compared with other semisupervised approaches, the proposed approach can build a structure to reflect data-distributed information with unlabeled data and labeled data, so that the hidden information embedded in both labeled and unlabeled data can be sufficiently utilized and can potentially be applied to achieve good descriptions of each category. Experimental results demonstrate that this approach can offer a concise, comprehensible, and precise SSL frame, which strikes a balance between the interpretability and the accuracy.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».