Funnelback and Me: Celebrating 30 Years of Funnelback Technology 1991-2021
Notice bibliographique
Résumé
In 1991, under the auspices of the ANU-Fujitsu CAP project, the author started a research project in Information Retrieval whose aim was to support fast and effective search over enormous collections of electronic documents. Later in the 1990s the project moved to the ANU-CSIRO Advanced Computational Systems (ACSys) Cooperative Research Centre and eventually worked to create a commercial product — a search engine for the websites and document repositories held by organisations, known as P@NOPTIC. The first P@NOPTIC installation provided search of hundreds of web sites at the ANU, and it delivered obvious benefits. From the associated research, the author gained a PhD by Published Work, and became a research scientist in CSIRO Mathematical and Information Sciences. After ACSys ended in 2000, CSIRO took on commercialisation, licensing P@NOPTIC to universities, companies and government agencies. After a slow start, the business grew too large to remain within CSIRO and Funnelback Pty Ltd was spun off. \n \nIn 2009, Funnelback was acquired by another Australian company, Squiz Pty Ltd. At the time of writing (2021) Funnelback technologies were still being sold and supported by Squiz. P@NOPTIC/Funnelback earned tens of millions of dollars in revenue, created a peak of around 50 hi-tech jobs, and improved the quality of search in hundreds of organisations in Australia, the UK, the US, and Europe. \n \nThe book attempts to describe in easily understandable form the quarter century of research behind Funnelback — questions addressed, discoveries made, breakthroughs achieved, and challenges faced. It also chronicles the commercialisation journey, with its many ups and downs, and discusses possible reasons why Funnelback never became as successful as Google. Academics contemplating the commercialisation of their research may be interested in the Funnelback journey and in the lessons learned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».