Système de classification à deux niveaux de décision combinant approche par modélisation et machines à vecteurs de support
Bibliographic record
Abstract
Il est possible de distinguer deux types de données pouvant causer des problèmes à un classifieur : les données ambiguës et les données aberrantes. Or, les algorithmes de classification peuvent être séparés en deux grandes catégories. Les approches agissant par séparation ont pour objectif de minimiser le premier type d'erreur, mais ne permettent pas de rejeter efficacement le deuxième type de données. Par contre, les approches agissant par modélisation sont adaptées à ce type de rejet, mais s'avèrent généralement peu discriminantes. Dans cet article nous proposons donc de combiner approche par modélisation et machine à vecteurs de support (SVM) au sein d'un système de classification à deux niveaux de décision. En outre, cette combinaison présente l'avantage de réduire la complexité de calcul associée à la prise de décision des SVM. Ainsi, nos expériences sur la base MNIST montrent qu'il est possible de maintenir les performances associées aux SVM, tout en réduisant significativement la complexité et en rendant possible la détection de données aberrantes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".