Development of Knowledge Base Using Human Experience Semantic Network for Instructive Texts
Notice bibliographique
Résumé
An organized knowledge structure or knowledge base plays a vital role in retaining knowledge where data are processed and organized so that machines can understand. Instructive text (iText) consists of a set of instructions to accomplish a task or operation. Hence, iText includes a group of texts having a title or name of the task or operation and step-by-step instructions on how to accomplish the task. In the case of iText, storing only entities and their relationships with other entities does not always provide a solution for capturing knowledge from iTexts as it consists of parameters and attributes of different entities and their action based on different operations or procedures and the values differ for every individual operation or procedure for the same entity. There is a research gap in iTexts that created limitations to learn about different operations, capture human experience and dynamically update knowledge for every individual operation or instruction. This research presents a knowledge base for capturing and retaining knowledge from iTexts existing in operational documents. From each iTexts, small pieces of knowledge are extracted and represented as nodes linked to one another in the form of a knowledge network called the human experience semantic network (HESN). HESN is the crucial component of our proposed knowledge base. The knowledge base also consists of domain knowledge having different classified terms and key phrases of the specific domain.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».