An Applied Study of English Sentence Fast Retrieval Algorithm Based on Choquet Expectation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the basic structure of fuzzy integral-based multi-classifier fusion model is used as a reference to construct Choquet integral vectors, measure the similarity of English sentences, and construct a fast retrieval algorithm for English sentences based on Choquet expectation.Determine the algorithm threshold and compare the running time of similar retrieval algorithms.Deploy the algorithm into the English sentence retrieval model for dataset training and comparison experiments.Verify the model robustness and determine the chosen K value for the model.Further use the test set to compare the retrieval effectiveness of the model with the traditional semantic retrieval model.The algorithm threshold is set to 6 to improve English sentence recall.The running time consumption of the algorithm is 0.827s and 1.941s, which is lower than the other three similar retrieval algorithms.In the dataset comparison experiments, the algorithmic model of this paper scores better than the comparison model in all 5 evaluation metrics.The model has the best robustness when k takes the value of 15.The model check accuracy and check completeness are higher than the semantic retrieval model LM by nearly 8 percentage points.The fast retrieval algorithm for English sentences based on Choquet expectation can improve sentence retrieval timeliness and retrieval accuracy, and reduce retrieval energy consumption.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».