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Enregistrement W6969178648 · doi:10.5281/zenodo.8286378

Babel revisited: a taxonomy for ordinary images indexing in a bilingual retrieval context

2011· article· en· W6969178648 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Retrieval and Classification Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologySearch engine indexingTaxonomy (biology)VocabularyContext (archaeology)Controlled vocabularyImage retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the large volume of digital images now accessible on the World Wide Web, users searching for images can be overwhelmed by many factors. Too many available images, images indexed with an incomprehensible vocabulary or one that is too specialized to be useful are but a few examples of issues leading to frustration. In addition, language barriers still prevent Web users from retrieving the images they need. This contribution presents the preliminary results of a study proposing to explore the behaviours of image searchers from four different linguistic communities. The purpose of this preliminary study is to examine queries formulated by image searchers to learn about the terminology used and evaluate how this terminology can be eventually incorporated into the development of a bilingual taxonomy for digital image indexing. Forty participants from four different linguistic communities (English, French, Chinese and Russian native speakers) were asked to write the queries they would use to retrieve ten images that were shown to them consecutively. Then they were invited to fill out a questionnaire on their behaviours as an image searcher on the Web. The results of this research allowed the acquisition of knowledge of user terminology standards and an assessment of how that terminology might be integrated in the develop- ment of a bilingual taxonomy for improved indexing of ordinary digital images. Moreover, since language barriers regularly prevent users from easily accessing information of all kinds, the bilingual taxonomy will constitute a clear benefit for image searchers who are not overly familiar with images indexed in English, which is still the dominant language of the Web.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,008
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0080,019
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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