Automatic Documents Analyzer and Classifier
Notice bibliographique
Résumé
Military organizations have to deal with an increasing number of documents coming from different sources and in various formats (paper, fax, e-mail messages, electronic documents). These documents have to be screened, analyzed and categorized in order to interpret their content and gain situation awareness. These documents should be categorized according to their content to enable efficient storage and retrieval. In this context, intelligent techniques and tools should be provided to support this information management process that is currently partly manual. Integrating the recently acquired knowledge in different fields in a system for analyzing, diagnosing, filtering, classifying and clustering documents with a limited human intervention would improve efficiently the quality of information management with reduced human resources. A better categorization and management of information would facilitate correlation of information from different sources, avoid information redundancy, improve access to relevant information, and thus better support decision-making processes. The RDDC-Valcartier's ADAC system (Automatic Documents Analyzer and Classifier) incorporates several techniques and tools for document summarizing and semantic analysis based on ontology of a certain domain (e.g. terrorism), and algorithms of diagnostic, classification and clustering. In this paper, we describe the architecture of the system and the techniques and tools used at each step of the document processing. For the first prototype implementation, the focus has been concentrated on the terrorism domain to develop document corpus and related ontology.
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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 | 0,000 | 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) | 0,014 | 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 ».