Notice bibliographique
Résumé
La recherche informationnelle a évolué avec notre besoin d'instantanéité et d'intuitivité en une forme d'interrogation en langue naturelle, non plus uniquement axée sur l'utilisation de mots clés pertinents. L'étude de ces interactions soulève des problématiques majeures relevant du champ de la compréhension en ce qui concerne la contextualisation des questions. En effet, les questions sont rarement posées isolément. Regroupées, elles forment un dialogue qui se construit et se structure au fil de l'échange. Dans la série de questions suivantes : « Quel est le prix d'une chambre d'hôtel à Montréal ? », « Comment préparer un gâteau basque », « Que faut-il savoir sur les abeilles noires ? », « Dorment-elles ? », l'interprétation de certaines questions dépend des questions et réponses précédemment posées. Dans ce contexte, concevoir un système de réponse aux questions interactif capable de soutenir une conversation qui ne se résume pas à une simple succession de questions-réponses sporadiques constitue un défi en matière de modélisation et de calcul haute performance. L'évolution des techniques et solutions de calculs intensifs, la disponibilité de grands volumes de données brutes (dans le cas de l'apprentissage non supervisé) ou enrichies avec des informations linguistiques ou sémantiques (dans le cas de l'apprentissage supervisé) ont permis aux méthodes d'apprentissage automatique de connaître des développement important, avec des applications considérables dans le milieu industriel. Malgré leurs succès, ces modèles, de domaine et de langue, appris à partir d'une quantité de données massive avec un nombre de paramètres important font émerger des questions d'utilisabilité et apparaissent aujourd'hui peu optimaux, compte tenu des nouveaux enjeux de sobriété numérique. Dans une entreprise réelle où les systèmes sont développés rapidement et devraient fonctionner de manière robuste pour une variété croissante de domaines, de tâches et de langues, un apprentissage rapide et efficace à partir d'un nombre limité d'exemples est indispensable. Dans cette cette thèse nous approfondissons chacune des problématiques susmentionnées et proposons des approches fondées sur le transfert de connaissances issues de représentations latentes et contextuelles pour optimiser les performances et faciliter le déploiement à grande échelle.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».