⚠️ État de l’art du NLP ⚠️
La R&D est au cœur des activités d’Opscidia
Addressing disorder in scholarly communication: Strategies from NISO 2021
Leveraging Open Access publishing to fight fake news
Suite à la participation de Sylvain Massip à la conférence de l’Open Science NISOplus 2020, un prototype a été conçu pour identifier, par l’analyse automatique d’articles scientifiques, les consensus associés à une question d’ordre médical.
Ce prototype reprend une affirmation telle que :
“ le vaccin cause-t-il l’autisme? » et il construit trois indicateurs pour mettre en évidence le consensus scientifique derrière cette affirmation.
BagBERT: BERT-based bagging-stacking for multi-topic classification
La tâche consistait à classifier des articles liés à la Covid-19 en fonction de leur sujet. L’article traite-t-il de la prédiction du nombre de cas ? Du test d’un nouveau médicament ? Ou encore de la recherche des mécanismes de transmission ? Le système que nous avons proposé réalise cette tâche complexe de manière automatique et rapide facilitant ainsi la sélection de contenus pertinents, ce qui permet un gain de temps considérable dans la recherche d’information.
Illustrating the value of Open Access for text mining
En 2018, le libre accès représentait environ 28% du total des articles scientifiques publiés. Alors que le coût de la publication est largement discuté, il n’y a pas beaucoup de travaux sur la valeur que le libre accès aux publications savantes peut réellement apporter. L’objectif de cette étude fut donc d’analyser la valeur supplémentaire, apportée par un texte intégral, aux outils de text mining.