A Review of Semantic Annotation in the Context of the Linked Open Data Cloud
Notice bibliographique
Résumé
Semantic annotation, a pivotal technology facilitating comprehension within textual data, serves as the process of appending supplementary information or metadata to text, thereby augmenting its meaning.Given the inherent ambiguity of natural language, which renders the data susceptible to multiple interpretations, the task of discerning the intended meaning from raw data proves significantly more challenging than interpreting structured text.This ambiguity necessitates mechanisms to render text comprehensible to both machines and humans, thereby enabling the efficient extraction and innovation of various subjects.In response to these challenges, considerable research efforts have been dedicated to advancing the methodologies of text annotation.This review explores the role of semantic annotation in addressing contextual ambiguity, underspecified semantic representations, formal semantics, and the resolution of semantic ambiguities.By integrating additional data into the text, semantic annotation establishes a synergy with the Linked Open Data (LOD) framework, thereby providing context and enhancing machine readability.LOD, a practice of publishing structured data on the web to facilitate interlinking and utility, benefits from semantic annotation as it improves data publishing, linking, and enrichment processes.This enhancement directly contributes to the precision of web search results.The literature on semantic annotation, encompassing tools, methods, and techniques, as well as its relationship with LOD, is meticulously reviewed.This paper employs a systematic approach to select pertinent articles, highlighting state-of-the-art methods in semantic annotation, including deep learning and ontology-based techniques.The exploration aims to delineate the evolution of semantic annotation practices and their consequential impact on the LOD ecosystem, underscoring the mutual enrichment of both fields.
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».