Extraction of nominative entities, an opportunity for the cultural sector ?
Notice bibliographique
Résumé
[etude] Les champs de metadonnees non structures tels que « description » offrent une plus-value considerable a la comprehension pour les utilisateurs finals. Neanmoins, leur caractere non structure les rend peu exploitables dans un contexte electronique et d’automatisation. Cet article explore les possibilites et les limitations de la reconnaissance d’entites nommees (« Named-Entity Recognition », NER) et de l’extraction terminologique (« Term Extraction », TE) dans la prospection de donnees non structurees afin d’en extraire des concepts significatifs. Ces concepts permettent de tirer parti d’une recherche et d’une navigation ameliorees, mais peuvent egalement jouer un role tres important dans la recherche en humanites numeriques. A travers une etude de cas basee sur les champs de description des archives historiques de la ville de Quebec, les auteurs, Simon HENGCHEN, Seth van HOOLAND, Ruben VERBORGH et Max DE WILDE, proposent une evaluation de quatre services tiers d’extraction d’entites afin de promouvoir l’experimentation de la reconnaissance d’entites nommees et l’extraction terminologique. Dans le but de couvrir autant le NER que la TE, ils utilisent, pour l’evaluation des entites nommees, une approche quantitative basee sur la precision, le rappel et le F-score calcules sur la base d’un referent manuel (« gold standard corpus »). Une seconde approche, plus qualitative, permet ensuite de prendre en compte la pertinence des termes extraits et aborde la question du multilinguisme.
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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».