A Study of Word Vector Computation and Multilayer Network Representation in English Corpus
Notice bibliographique
Résumé
Although China's research on English is not as early as that of the western countries, researchers, combining the basic national conditions of China and the actual situation of the nationals' learning of English, have been making continuous efforts in the research on the construction and application of English corpus, and have already achieved satisfactory results.In this paper, we first analyze the related contents of English corpus, and construct English corpus corpus from phonological and semantic aspects by analyzing the correlation characteristics between English corpus and semantics, according to the basic principles of corpus selection.Combining two word vector similarity measures, Jaccard similarity and edit distance, finally constitutes the final similarity calculation algorithm for English sentences.The MECNC model is constructed by integrating the joint representation and co-representation learning methods, and using edge probability to abstract the connection between two nodes.Experimentally analyze the word vector similarity of English corpus with the results of English corpus recommendation based on multilayer network representation.The correlation scores of Jaccard similarity metric in WS-SIM, WS-REL, MEN, Mtruk-771, and Simverb-3500 are 0.8069, 0.6668, 0.7389, 0.7125, respectively, 0.2769, which achieves the best results, so Jaccard captures more of the correlation between words.Experiments on link prediction task were conducted on five corpora using 3, 5, 8, and 10-fold cross-validation methods, and on the corpus CKM [245,1550], MECNC model OM3 has a maximum AUC value close to 0.94 at a cross-validation number of 8, which shows that MECNC, which is used as a guiding information for intra-layer wandering, shows a better performance.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».