An Intelligent Class: The Development Of A Novel Context Capturing Method For The Functional Auto Classification Of Records
Notice bibliographique
Résumé
The need to accurately classify records is a core problem in many domains. Historically, the classification of records was done manually, with those records "read" as they were received and categorized. Unfortunately, due to a significant growth in the volume of records, the need for robust auto-classification methods that can effectively "read" and classify records, is high. Today, significant challenges remain in the literature and practice relating to the development of effective, auto-classification processes. This is because the functional classification process is a challenge for both humans and machines, with little research on the steps needed to effectively functionally classify a record. In order to move research forward, this paper will address both challenges. Firstly, this paper, will seek to evaluate the efficacy of manual classifiers on a classification task, using knowledge from this process to articulate a process for functional classification that utilizes a record’s archival diplomatic context. Secondly, this paper will compare the efficacy of manual versus auto-classification using a record set with over 500,000 records, using a novel auto-classification approach that leverages a record’s archival diplomatic context, and not just its content, to improve classification accuracy. As this paper will discuss, there is significant variance between records managers during the manual classification process, with statistically significant differences in their ability to accurately classify both administrative and operational records. Moreover, this paper will demonstrate that an auto-classifier, when trained using key elements of archival diplomatic context, can statistically outperform a group of expert manual classifiers on a classification task.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».