A SEMANTIC METADATA ENRICHMENT SOFTWARE ECOSYSTEM BASED ON TOPIC METADATA ENRICHMENTS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As existing computer search engines struggle to understand the meaning of natural language, semantically enriched metadata may improve interest-based search engine capabilities and user satisfaction. This paper presents an enhanced version of the ecosystem focusing on semantic topic metadata detection and enrichments. It is based on a previous paper, a semantic metadata enrichment software ecosystem (SMESE). Through text analysis approaches for topic detection and metadata enrichments this paper propose an algorithm to enhance search engines capabilities and consequently help users finding content according to their interests. It presents the design, implementation and evaluation of SATD (Scalable Annotation-based Topic Detection) model and algorithm using metadata from the web, linked open data, concordance rules, and bibliographic record authorities. It includes a prototype of a semantic engine using keyword extraction, classification and concept extraction that allows generating semantic topics by text, and multimedia document analysis using the proposed SATD model and algorithm. The performance of the proposed ecosystem is evaluated using a number of prototype simulations by comparing them to existing enriched metadata techniques (e.g., AlchemyAPI, DBpedia, Wikimeta, Bitext, AIDA, TextRazor). It was noted that SATD algorithm supports more attributes than other algorithms. The results show that the enhanced platform and its algorithm enable greater understanding of documents related to user interests. KEYWORDS Natural Language Processing, Semantic Topic Detection, Semantic Metadata Enrichment, Text and Data Mining
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».