sciencemetrixClass - Classification en domaines scientifiques Science-Metrix
Ce web service classe des documents en anglais dans les trois niveaux de la classification Science-Metrix.
Les trois niveaux de la classification sont renvoyés dans un tableau dans un champ “classif” et le i-ème élément du tableau correspond au i-ème niveau.
Le modèle utilisé est un réseau de neurones, entraîné par apprentissage supervisé en utilisant la bibliothèque fastText. Les labels dont nous disposions étaient des domaines scientifiques Science-Metrix de revue et non de documents : nous avons appliqué l’algorithme des KPPV en utilisant la bibliothèque Faiss pour sélectionner les données les plus pertinentes de notre corpus pour l’entraînement et l’évaluation de notre modèle.
Pour plus d’informations concernant l’entraînement de ce modèle, nous vous invitons à regarder sur notre github dédié.
Ce modèle a une accuracy de 0.85 et un silence de 0.03 pour des résumés d’articles scientifiques en anglais composés d’au moins 100 caractères.
Classification Science-Metrix : https://science-metrix.com/classification/ .
Anatomical comparison between compression wood and opposite wood in a branch of korean pine pinus koraiensis compression wood and opposite wood formed in the branch of korean pine pinus koraiensis s et z is described and compared in qualitative and quantitative anatomical aspects … | ==> | [“Applied Sciences”, “Agriculture,Fisheries & Forestry”, “Forestry”] |
Voici l’enrichissement avancé à utiliser dans Lodex sur la sortie du web service pour pouvoir pré-traiter les données dans l’optique de faire un graphique hiérarchique :
[assign]
path=value
value = get("value.Classification Science-Metrix.classif").map((item,rang) => item === "" ? "" : `${rang+1}-${item}`).filter()
où “Classification Science-Metrix” est le nom de la colonnne à traiter.