Natural Language Processing for Virtual Reference Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective – Chat transcript analysis can illuminate user needs by identifying common question topics, but traditional hand coding methods for topic analysis are time-consuming and poorly suited to large datasets. The research team explored the viability of automatic and natural language processing (NLP) strategies to perform rapid topic analysis on a large dataset of transcripts from a consortial chat service. Methods – The research team developed a toolchain for data processing and analysis, which incorporated targeted searching for query terms using regular expressions and natural language processing using the Python spaCy library for automatic topic analysis. Processed data was exported to Tableau for visualization. Results were compared to hand-coded data to test the accuracy of conclusions. Results – The processed data provided insights about the volume of chats originating from each participating library, the proportion of chats answered by operator groups for each library, and the percentage of chats answered by different staff types. The data also captured the top referring URLs for the service, course codes and file extensions mentioned, and query hits. Natural language processing revealed that the most common topics were related to citation, subscription databases, and finding full-text articles, which aligns with common question types identified in hand-coded transcripts. Conclusion – Compared to hand coding, automatic and NLP processing approaches have benefits in terms of the volume of data that can be analyzed and the time frame required for analysis, but they come with a trade-off in accuracy, such as false hits. Therefore, computational approaches should be used to supplement traditional hand coding methods. As NLP becomes more accurate, approaches such as these may widen avenues of insight into virtual reference and patron needs.
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 | 0,023 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,025 |
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 ».