Construction and Inference Method of Semantic-Driven, Spatio-Temporal Derivation Relationship Network for Place Names
Notice bibliographique
Résumé
As the proper noun for geographical entities, place names provide an intuitive way to identify and access specific geographic locations, playing a key role in semantic expression and spatial retrieval. However, existing research has insufficiently explored the spatio-temporal derivation relationships of place names, failing to fully utilize these relationships to enhance the connectivity between place names and improve spatial retrieval capabilities. Therefore, this paper conducts research on the spatio-temporal derivation relationships of place names, defines them in a standardized manner, clarifies the boundary conditions and identification methods, and then constructs a spatio-temporal derivation network of place names for expression and uses this network to carry out reasoning research on spatial adjacency relationships. Experiments and results showed that using the theory and methods of this paper to identify the spatio-temporal derivation relationships of Canadian place names achieves an accuracy rate of 98.5% and a recall rate of 93.4%, and the reasoning results can effectively improve the accuracy of query results. The research enriches the theoretical framework of spatio-temporal derivation relationships of place names, solves the current problems of unclear definition and inability to automatically identify spatio-temporal derivation relationships, and provides new perspectives and tools for the application practice in the field of geographical information science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».