Bibliographic record
Abstract
Fruit du colloque international Multilinguisme et traitement automatique des langues , tenu à Ottawa le 11 mai 2009, les articles recueillis dans cet ouvrage présentent les dernières avancées scientifiques en matière de traitement automatique des langues, et ce, tant sur le plan théorique que de l’application. Une description des méthodes d’évaluation des résumés automatiques, de détection des entités atypiques dans les ontologies ou encore d’autoconstruction assistée d’un lexique sémantique y est notamment proposée. Des exemples d’environnements informatiques intégrant des outils de traitement automatique de la langue sont également présentés, tout comme une application d’autocorrection en cours d’élaboration destinée aux francophones rédigeant en anglais. La pluridisciplinarité des auteurs, les uns étant spécialistes en informatique, les autres en linguistique ou en sciences cognitives, de même que la multiplicité des langues étudiées par ceux-ci, que ce soit le français, l’anglais ou l’arabe, offrent l’un des rares panoramas portant sur l'analyse et l'implémentation de phénomènes linguistiques.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".