Exemple de phrase avec pair

Evaluation manuelle de I1. Nous illustrons comment cela pourrait être mis en œuvre dans PubMed. Les fonctionnalités associées à une paire de phrases ont été définies en comparant les deux ensembles de fonctions de phrase. Lorsqu`un utilisateur sélectionne un article à afficher, une liste d`articles connexes peut également apparaître à côté de ses autres détails. C`est à dire, si minimise avec des vecteurs de fonctionnalité puis pour tout, minimise avec des vecteurs de fonctionnalité. Qu`est-ce qui vous a fait chercher une paire? Nous avons utilisé cette même formule pour une méthode de base notée A. Nous devions donc évaluer la parenté de la correspondance de notation supérieure pour les phrases de requête sélectionnées aléatoirement. Les valeurs des paramètres (w et θ) qui minimisent C peuvent être déterminées à l`aide d`un algorithme de descente en dégradé. Un tiers du corpus a été désigné comme jeu d`essai, ce qui donne 19 180 952 paires de phrases. Dans les séries de formation et de test, la moitié des paires de phrases étaient de la classe positive et la moitié de la classe négative. Même ainsi, nos méthodes pourraient reconnaître les variantes d`orthographe et de ponctuation, et les formes dérivées en comparant les fonctionnalités de sous-chaîne. Les matches montrés sont très spécifiques et techniques, et indiquent différentes directions qu`un utilisateur pourrait choisir d`explorer. En outre, un plus grand nombre de phrases de requête avaient des matchs B jugés plus pertinents que le I1 correspondant.

Nous soutenons que ces limitations n`ont pas d`incidence sérieuse sur la capacité de détecter la parenté dans le corpus de l`écriture de recherche biomédicale. Cette statistique est approximativement avec un degré de liberté. Une des H-allumettes erronées a utilisé le sens de respiration du mot, et on a utilisé le sens de filtre de cigarette du mot. La note moyenne pour tous les I1. Et comme la taille totale de ces données était supérieure à 160 gigaoctets, il n`était pas possible de l`exécuter sur un seul ordinateur. Distribution des scores H les plus élevés pour 1 000 phrases de requête aléatoires. Heureusement, l`ambiguïté du sujet semblait être une exception plutôt que la règle. Les auteurs de ce document nous ont fourni un ensemble de scores S1 pour 535 533 mots, à partir desquels nous avons sélectionné 153 737 mots de contenu de notation élevé en exigeant arbitrairement S1 (w) > 160. Wilbur 2005). À notre connaissance, aucun DataSet de phrases connexes n`a été discuté dans la documentation de recherche. Étant donné que le nombre d`occurrences dans le jeu de test était très important (plus de 19 millions), de très petites différences de précision peuvent être censées être statistiquement significatives. Nous décrirons maintenant le corpus que nous avons créé pour cette étude, les différentes méthodes de détection de la parenté que nous avons étudiées, et les techniques que nous avons utilisées pour les évaluer.

Les paires résultantes, dont aucune n`était du même abrégé, ont été ajoutées au corpus en tant qu`exemples négatifs de paires de phrases connexes. Il y avait un accord modéré pour savoir si une paire de phrases a reçu une note > 2 (κ = 0. Les méthodes de base utilisaient des formules fixes qui ne reposent pas sur la formation ou l`optimisation, et incluaient le coefficient Dice, OKAPI BM25, le TF. Tableau 4. Chaque cote de similarité était une estimation subjective de la probabilité qu`un lecteur considère les deux phrases comme semblables, en utilisant une échelle de 0 à 4. Le BE est la précision au point dans la courbe de rappel de précision où la précision est égale au rappel. Les Articles connexes sont précalculés à l`aide d`un modèle thématique qui mesure la taille de l`objet qui se chevauche de deux articles (lin et WILBUR 2007). Les traits de phrase qui apparaissaient dans les deux ensembles étaient désignés comme des entités à paires d`intersection, ou des fonctions de type I. Les deux jugements pour chaque paire de phrases ont été moyennés en tant que norme humaine. Mais des recherches antérieures montrent que certains travailleurs non formés donnent des jugements de pertinence plus précis que les experts en la matière, et que la mise en commun des jugements de travailleurs non formés surpasse en réalité les jugements des experts en matière individuelle (Wilbur 1998).