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Enregistrement W4322631336 · doi:10.54097/hset.v32i.4933

The Analysis of Open Source Search Engines

2023· article· en· W4322631336 sur OpenAlexaff
Xinyuan Chang

Notice bibliographique

RevueHighlights in Science Engineering and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen sourceComputer scienceThe InternetSearch engineDisadvantageWorld Wide WebInformation source (mathematics)Source codeInformation retrievalSoftwareOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this information era of high-speed Internet development, the volume of information has grown exponentially along with the expansion in Internet usage by the general people and the steady strengthening of business and institutional information technology. How to find the needed information quickly and accurately from the vast amount of digital information has become an urgent demand of the people of the whole country. The term "open source search engine" simply denotes that anyone may use and alter the source code as they see fit. Open source search engines provide an excellent way and material for people to learn, study and master search technology. This study aims to compare different open source search engines. In this paper compares MeiliSearch and Apache Solr; ElasticSearch and Typesense. Introduce how these engines work and the advantage and disadvantage of theses open source search engines. The section four gives a case study of Apache Lucene.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0230,026
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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