Bibliographic record
Abstract
Целта на изследването е да се разработи алгоритъм за извличане на информация за Тракия в текстове на класическата римска литература, като се фокусира върху „Естествена история“ на Плиний Стари. Алгоритъмът, който може да се адаптира за всяко произведение на класически латински език, преобразува данните от формата TESS в CSV набор от данни, което дава възможност за търсене по лема и разпознаване на контекста на съответната глава от произведението с помощта на NLP моделите LatinCy от библиотеката SpaCy. Добавената функция за контекстуализация показва съседните на търсената лема думи. Алгоритъмът е оптимизиран за търсене по няколко леми, поддържа функция за токенизация, контекстуализация и търсене на книги/глави от произведението. Наборът от данни, създаден с помощта на алгоритъма, включва 73 записа, свързани етноними, топоними, реки и планини Тракия, което дава възможност за културни, исторически и географски наблюдения. Инструмент за визуализация, разработен с програмната библиотеката Streamlit, осигурява лесен достъп до данните, като чрез интерактивни графики позволява на потребителите да изследват честотата на лемите, споменаванията на глави и контекста. Изследването предоставя метод за намиране на споменавания на Тракия в труда на Плиний, като в бъдеще се планира да се подобри функцията за разпознаване на записите и да се създаде цялостен първичен набор от данни за класическата римска литература. Библиография: Doody, A. (2010). Pliny’s Encyclopedia: The Reception of the Natural History. Cambridge: Cambridge University Press. Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2D Graphics Environment. – Computing in Science & Engineering, vol. 9/3, 90-95. Kamboj, P., Aggarwal, M., Singla, S., Puri, S. (2011). Effect of Aqueous Extract of Tribulus Terrestris on Oxalate-Induced Oxidative Stress in Rats. – Indian Journal of Nephrology, No. 21/3, 154–159. Pliny the Elder. Naturalis Historia. Karl Friedrich Theodor Mayhoff (ed.). Lipsiae: Teubner, 1906. Онлайн ресурси: Burns, P. J. (2019). Tesserae Project, Classical Language Toolkit. https://github.com/cltk/latin_text_tesserae (accessed 07.06.2024). Burns, P. J., Bernhardt, N., Geelhaar, T., Koch, V. spaCy. la_core_web_lg, version 3.7.2. https://huggingface.co/latincy/la_core_web_lg (accessed 06.06.2024). Plotly Technologies Inc. (2015). Collaborative data science Publisher. Montréal, QC. https://plotly.com/python/plotly-express/ (accessed 08.06.2024). Streamlit. The Fastest Way to Build Custom ML Tools. https://streamlit.io/ (accessed 07.06.2024).
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 | 0.008 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.037 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.005 |
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".