Temporal positional lexicon expansion for federated learning based on hyperpatism detection
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
Abstract Internet‐based information exchange has resulted in the propagation of false and misleading information, which is highly detrimental to individuals and humankind. Due to the speed and volume of social media news production, supervised artificial intelligence algorithms require many annotated data, which is difficult, costly, and time‐consuming. To address this issue, we offer a novel federated semi‐supervised framework based on self‐ensembling that utilizes the linguistic and stylometric information of annotated news articles and searches for hidden patterns in unlabeled data to denoise labels. Self‐ensembling predicts the labels of unlabeled data by using the outcomes of network‐in‐training from earlier epochs. These cumulative predictions should be a stronger predictor for unknown labels than the output of the most recent training epoch; hence, they may be utilized as a substitute for the labels of unlabeled data. The approach is distinctive in collecting all of the outputs from the neural network's past training periods. It utilizes them as an unsupervised target against which to assess the current output prediction of unlabeled articles. We intend to create a dataset centred on denoising to forward the study. The dataset is mapped using (1) the shifting focus time from published news articles and (2) the semi‐supervised method based on coincidence contexts for a neural contrast embedding model for learning low‐dimensional continuous vectors that generate a focus time‐based query in sequential news articles for temporal comprehension. The model achieved 0.83% F‐measure with lexicon expansion semi‐supervised learning.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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