Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.011 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.010 |
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".