A Novel Multidimensional Reference Model for Heterogeneous Textual Datasets using Context, Semantic and Syntactic Clues
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of technology and use of latest devices, they produce voluminous data. Out of it, 80% of the data are unstructured and remaining 20% are structured and semi-structured. The produced data are in heterogeneous format and without following any standards. Among heterogeneous (structured, semi-structured and unstructured) data, textual data are nowadays used by industries for prediction and visualization of future challenges. Extracting useful information from it is really challenging for stakeholders due to lexical and semantic matching. Few studies have been solving this issue by using ontologies and semantic tools, but the main limitations of proposed work were the less coverage of multidimensional terms. To solve this problem, this study aims to produce a novel multidimensional reference model using linguistics categories for heterogeneous textual datasets. The categories in such context, semantic and syntactic clues are focused along with their score. The main contribution of MRM is that it checks each tokens with each term based on indexing of linguistic categories such as synonym, antonym, formal, lexical word order and co-occurrence. The experiments show that the percentage of MRM is better than the state-of-the-art single dimension reference model in terms of more coverage, linguistics categories and heterogeneous datasets.
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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».