Conceptual Model for Automatic Proofreading of Technical Documents
Notice bibliographique
Résumé
This study deals with a set of issues related to the development of a conceptual model for automatic proofreading of technical documentation. The purpose of this study is to investigate the prospects for creating the software for automatic proofreading of text documents with an assessment of the prospects for its subsequent implementation in various areas of scientific cognition and in activities of various educational institutions. The methodological approach is a combination of a systematic study of modern algorithms for checking technical documents with an analysis of the prospects for building a concept for creating an optimal model for automatic document proofreading. The main results of this study should be the definition of the main areas for the development of issues for the creation of the concept under consideration and identification of the constituent elements of the conceptual model for automatic proofreading of technical documentation, which is important from the standpoint of ensuring the proper level of quality of functioning of such a system. The prospects for further research in this area are determined by the relevance of the stated topic conditioned by the urgent need to develop and implement an effective system for verifying technical documents as soon as possible.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».