Miller_and_Charles_with_concepts_senses
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
This dataset represents the results of the experimentation of a method for evaluating semantic similarity between concepts in a taxonomy. The method is based on the information-theoretic approach and allows senses of concepts in a given context to be considered. The dataset is composed of 28 files. Each file refers to one pair of the well-known Miller and Charles benchmark dataset [1] for assessing semantic similarity. For each pair of concepts, the same 28 pairs are all considered as possible different contexts. We applied our proposal by extending 7 methods for computing semantic similarity in a taxonomy, selected from the literature. The methods considered in the experiment are referred to as (R[2], W&P[3], L[4], J&C[5], P&S[6], A[7], A&M[8]): REFERENCES [1] Miller, G.A., Charles, W.G. Contextual correlates of semantic similarity. Language and Cognitive Processes 6(1), 1-28 (1991) [2] Resnik, P. {\em Using Information Content to Evaluate Semantic Similarity in a Taxonomy}. In Proc. of the Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence, Montreal, Quebec, Canada, August 20-25, Morgan Kaufmann, 448-453 (1995)]. [3] Wu, Z., Palmer, M. Verb semantics and lexical selection. In Proc. of the 32nd Annual Meeting of the Associations for Computational Linguistics, Las Cruces, New Mexico, 133-138 (1994). [4] Lin, D. An Information-Theoretic Definition of Similarity. In Proceedings of the Int. Conf. on Machine Learning, Madison, Wisconsin, USA. Morgan Kaufmann, 296-304 (1998). [5] Jiang, J.J., Conrath, D.W. Semantic Similarity Based on Corpus Statistics and Lexical Taxonomy. In Proc. of Inter. Conf. Research on Computational Linguistics (ROCLING X), Taiwan (1997). [6] Pirrò, G. A Semantic Similarity Metric Combining Features and Intrinsic Information Content. Data Knowl. Eng, 68(11), 1289-1308 (2009). [7] Adhikari, A., Dutta, B., Dutta, A., Mondal, D., Singh, S. An intrinsic information content-based semantic similarity measure considering the disjoint common subsumers of concepts of an ontology. J. Assoc. Inf. Sci. Technol. 69(8), 1023-1034 (2018). [8] Adhikari, A., Singh, S., Mondal, D., Dutta, B., Dutta, A. A Novel Information Theoretic Framework for Finding Semantic Similarity in WordNet. CoRR, arXiv:1607.05422, abs/1607.05422 (2016). Finally, in each file, the correlation of our proposal with respect to human judgement is reported.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,120 | 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 découle