Técnicas de compresión e estruturas de indexación compactas para texto en linguaxe natural e contidos dixitais: aplicacións prácticas
Bibliographic record
Abstract
[Resumo] A aplicación dos resultados da investigación ao desenvolvemento software permite crear sistemas innovadores que resolven problemas, organizan procesos ou ofrecen servizos á sociedade dun modo máis eficaz e eficiente. Na primeira parte desta tese preséntanse dúas novas técnicas da área de investigación en compresión e indexación de texto en linguaxe natural. Dunha banda, un autoíndice de palabras que permite obter unha representación comprimida do texto empregando tan só un 35–40% do seu tamaño orixinal, á vez que realizar buscas moi eficientes dentro del. Doutra banda, un compresor orientado a frases que permite reducir un texto até ocupar un 25–30% do seu tamaño orixinal, ofrecendo unha descompresión moi rápida e a posibilidade de realizar buscas eficientes no texto comprimido. Na segunda parte preséntanse distintas solucións tecnolóxicas que desenvolvemos e integramos en sistemas reais en produción para resolver diferentes aspectos relacionados co consumo de contidos dixitais, como a súa creación e distribución protexida, e como estas fan uso de diferentes resultados da investigación en compresión e indexación para mellorar a eficiencia no almacenamento, acceso, procesado e transmisión dos contidos de natureza textual.
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 | 0.002 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".