Dynamic Named Entity Recognition model to distinguish authors’ positions relative to mentioned locations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
When sending a tweet, Twitter authors refer either to their current locations (in-situ location) or to distant (remote locations). Although essential for several spatial analysis tasks, distinguishing between in-situ and remote location entities poses significant challenges due to the ambiguity of natural language, informal and unstructured tweets, and dynamic location entities. To address these challenges, we developed a Dynamic Named Entity Recognition (DNER) model to differentiate between the two types of location entities in Twitter data. We investigated three annotation approaches and set up an annotation guideline based on strict grammatical rules on a decision tree. Using our custom-trained DNER model, we validated the effectiveness of our model on a validation dataset representative of the most prominent Twitter sources. Although to a marginal extent, our results show the model's effectiveness in distinguishing between in-situ and remote location mentions. Posts generated via native Twitter applications (Twitter for Android, iPhone and iPad) returned 64% and 32%, respectively, for the in-situ and remote locations within the bounding box of the geocoded locations. For Instagram posts, the returned percentages were 87% and 77%, respectively, for the in-situ and remote locations. We conclude that the DNER model is more effective on native applications than on Instagram-generated posts. • A Dynamic Named Entity Recognition (DNER) model performs better on data from native Twitter applications than on Instagram-generated posts. • Decision trees aid in annotating highly ambiguous posts • Group-based annotations are effective for consistent and diverse results in complex NER tasks. • Data composition affects model and validation results
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle