Notice bibliographique
Résumé
The CESART Evaluation Package was produced within the French national project CESART (Evaluation of terminology extraction tools), as part of the Technolangue programme funded by the French Ministry of Research and New Technologies (MRNT). The CESART project enabled to carry out a campaign for the evaluation of terminology extraction tools. This project is an extension of the evaluation campaign of terminology resource acquisition tools that was carried out for written corpora (ARC A3) within the AUPELF campaigns (Actions de recherche Concertées, 1996-1999). This package includes the material that was used for the CESART evaluation campaign. It includes resources, protocols, scoring tools, results of the campaign, etc., that were used or produced during the campaign. The aim of these evaluation packages is to enable external players to evaluate their own system. The campaign is distributed over two actions: 1)Term extraction for the building of a terminology reference which applications are the enrichment of the reference and the free indexing of documents.2)Extraction of semantic relations (synonymy) from a list of “focal” terms.The CESART evaluation package contains the following data and tools:Three domain-specific corpora in French were built: one medical corpus, one educational corpus, and one political corpus. The first two were used as test corpora, while the third one (political corpus) was used as a masking corpus. The corpora were encoded in UTF-8 and XML. They are available in two different versions, one for DOS and one for UNIX.1)The medical corpus consists of web pages extracted from Santé Canada (http://www.hc-sc.gc.ca/index_f.html). 2)The corpus in the educational field contains articles extracted from the SPIRAL magazine specialised in pedagogy and research in education. 3)The political corpus is composed of texts extracted from the Official Journal of the European Union. The table below gives some statistics on the corpora used for the evaluation:<table border="0" width="100%" cellspacing="0" cellpadding="2" class="infoBoxContents"><tr align=center><td>Corpus (specialised)</td><td>Medicine (test corpus)</td><td>Education (test corpus)</td><td>Politics (masking corpus)</td></tr><tr align=center><td align=left><strong>Number of documents</strong></td><td>7,514</td><td>149</td><td>1,477</td></tr><tr align=center><td align=left><strong>Number of segments</strong></td><td>255,161</td><td>12,109</td><td>9,024</td></tr><tr align=center><td align=left><strong>Number of words</strong></td><td>9,000,000</td><td>535,000</td><td>240,000</td></tr></table>Two reference lists were built from two terminology databases in a specialised domain. The list of medical terms, based on the terminology provided by the CISMeF team (www.chu-rouen.fr/terminologiecismef), is available from the IST/Inserm (http://mesh.inserm.fr/mesh). This list contains 22,861 entries. As for the educational domain, the reference list is based on the Motbis thesaurus (http://www.thesaurus.motbis.cndp.fr/site/) and consists of 36,081 entries.A description of the project is available at the following address:http://www.technolangue.net/article.php3?id_article=200 (in French language)
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,950 | 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 ».