OntoCin: A Multimedia Ontology for the Semantic Indexation of Cinematographic Resources on the Web of Data
Notice bibliographique
Résumé
The flood of Multimedia Resources on the Web of Data and offline platforms is a clear proof of the increase of such resources in day-to-day activities of modern society, especially web series, documentaries, fictions, etc. Multimedia Ontologies applied to film-related features entail to describe not only the film production process, but also their social and environmental inferences (with cultures, attractive sites, etc.).The insufficient insight of annotated features in existing ontologies affects retrieval accuracy on useful facts necessary in today's society.This paper presents a Multimedia Ontology for the co-construction and indexing of Cinematographic resources (OntoCin) on the Semantic Web, built on the Human Activity Theory (HAT) modelling approach and the Competency-based Questions Methodology which allowed to scope cinematographic knowledge.This ontology enables information retrieval by enhancing annotation and indexing of scenes, emotions, shooting places (touristic sites), film-users' preferences, socio-cultural knowledge and impressions on the Web of Data.We made some queries on the ontology and came out with results.This helped to set ground for a semantic wiki architecture that will facilitate the co-construction of multimedia resources based on this Multimedia Ontology.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».