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Enregistrement W4389519304 · doi:10.18653/v1/2023.crac-sharedtask.5

McGill at CRAC 2023: Multilingual Generalization of Entity-Ranking Coreference Resolution Models

2023· article· en· W4389519304 sur OpenAlexafffundabout
Ian Porada, Jackie Chi Kit Cheung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced ResearchNvidia
Mots-clésCoreferenceComputer scienceTask (project management)Ranking (information retrieval)GeneralizationPreprocessorNatural language processingArtificial intelligenceF1 scoreEncoderResolution (logic)Machine learningInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our submission to the CRAC 2023 shared task, described herein, is an adapted entity-ranking model jointly trained on all 17 datasets spanning 12 languages.Our model outperforms the shared task baselines by a difference in F1 score of +8.47, achieving an ultimate F1 score of 65.43 and fourth place in the shared task.We explore design decisions related to data preprocessing, the pretrained encoder, and data mixing.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0100,008
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,022

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 Opus0,404
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,036 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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