論文の概要: What Kind of Programming Language Best Suits Integrative AGI?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05267v1
- Date: Sat, 11 Apr 2020 00:20:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 13:00:08.210390
- Title: What Kind of Programming Language Best Suits Integrative AGI?
- Title（参考訳）: 統合型agiに最適なプログラミング言語は何か?
- Authors: Ben Goertzel
- Abstract要約: Atomese 2.0は、メタグラフを書き直すためのルールを書き直すための非常に柔軟なフレームワークであるべきです。
段階的な型付けアプローチは、様々な型システムに関連するルールと他のメタグラフノード/リンクの混合を可能にするために使用すべきである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: What kind of programming language would be most appropriate to serve the
needs of integrative, multi-paradigm, multi-software-system approaches to AGI?
This question is broached via exploring the more particular question of how to
create a more scalable and usable version of the "Atomese" programming language
that forms a key component of the OpenCog AGI design (an "Atomese 2.0") . It is
tentatively proposed that the core of Atomese 2.0 should be a very flexible
framework of rewriting rules for rewriting a metagraph (where the rules
themselves are represented within the same metagraph, and some of the
intermediate data created and used during the rule-interpretation process may
be represented in the same metagraph). This framework should support concurrent
rewriting of the metagraph according to rules that are labeled with various
sorts of uncertainty-quantifications, and that are labeled with various sorts
of types associated with various type systems. A gradual typing approach should
be used to enable mixture of rules and other metagraph nodes/links associated
with various type systems, and untyped metagraph nodes/links not associated
with any type system. This must be done in a way that allows reasonable
efficiency and scalability, including in concurrent and distributed processing
contexts, in the case where a large percentage of of processing time is
occupied with evaluating static pattern-matching queries on specific subgraphs
of a large metagraph (including a rich variety of queries such as matches
against nodes representing variables, and matches against whole subgraphs,
etc.).
- Abstract（参考訳）: AGIへの統合的でマルチパラダイム、マルチソフトウェアシステムアプローチのニーズを満たすために、どのようなプログラミング言語が最適だろうか?
この疑問は、OpenCog AGI設計("Atomese 2.0")の重要なコンポーネントを形成する、よりスケーラブルで使いやすくなった"Atomese"プログラミング言語をどのように作るかという、より具体的な疑問を探求することによって解決される。
Atomese 2.0の中核は、メタグラフを書き換えるためのルールを書き換えるための非常に柔軟なフレームワークであるべきだと仮に提案されている(ルール自体が同じメタグラフ内で表現され、ルール解釈プロセスで作成、使用される中間データの一部は、同じメタグラフで表現される可能性がある)。
このフレームワークは、さまざまな不確実性-定量化のラベル付けされたルールと、さまざまな型システムに関連するさまざまなタイプのラベル付けに従って、メタグラフの同時書き換えをサポートする必要がある。
段階的型付けアプローチは、様々な型システムに関連するルールと他のメタグラフノード/リンクと、いかなる型システムとも関係のない非型付きメタグラフノード/リンクの混合を可能にするために使われるべきである。
これは、大きなメタグラフの特定のサブグラフ(変数を表すノードとのマッチングや全サブグラフとのマッチングなど、多種多様なクエリを含む)の静的パターンマッチングクエリを評価するために、処理時間の大部分を占める場合において、並列処理と分散処理のコンテキストを含む合理的な効率性とスケーラビリティを実現する方法で実行されなければならない。
関連論文リスト
- UniGLM: Training One Unified Language Model for Text-Attributed Graphs [31.464021556351685]
統一グラフ言語モデル(Unified Graph Language Model、UniGLM)は、グラフ埋め込みモデルであり、ドメイン内およびドメイン間TAGの両方によく一般化する。
UniGLMには、構造的に類似したノードを特定するための適応的な正のサンプル選択技術と、トレーニングを加速するために考案された遅延コントラストモジュールが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T19:45:21Z) - Magic Markup: Maintaining Document-External Markup with an LLM [1.0538052824177144]
修正プログラムをタグ付けし、リッチなアノテーションが進化するにつれて自動的にコードに従うことができるシステムを提案する。
我々のシステムはベンチマークで90%の精度を達成し、文書のタグを1タグあたり5秒の速さで並列に置き換えることができる。
改善の余地は残っていますが、アプリケーションのさらなる探索を正当化するのに十分なパフォーマンスが得られています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-06T05:40:31Z) - A General and Flexible Multi-concept Parsing Framework for Multilingual Semantic Matching [60.51839859852572]
我々は,テキストを多言語セマンティックマッチングのためのマルチコンセプトに分解し,NERモデルに依存するモデルからモデルを解放することを提案する。
英語データセットのQQPとMRPC、中国語データセットのMedical-SMについて包括的な実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T13:55:16Z) - Compositional Program Generation for Few-Shot Systematic Generalization [59.57656559816271]
コンポジションプログラムジェネレータ(CPG)と呼ばれるニューロシンボリックアーキテクチャに関する研究
CPGには3つの重要な特徴がある: 文法規則の形で、テキストモジュラリティ、テキストコンポジション、テキストタストラクションである。
SCAN と COGS のベンチマークでは,SCAN の14例と COGS の22例を使用して,完全な一般化を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T14:33:20Z) - Conversational Semantic Parsing using Dynamic Context Graphs [68.72121830563906]
汎用知識グラフ(KG)を用いた会話意味解析の課題を,数百万のエンティティと数千のリレーショナルタイプで検討する。
ユーザ発話を実行可能な論理形式にインタラクティブにマッピングできるモデルに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T16:04:41Z) - Text Reading Order in Uncontrolled Conditions by Sparse Graph
Segmentation [71.40119152422295]
テキストの読み出し順序を識別するための軽量でスケーラブルで一般化可能なアプローチを提案する。
モデルは言語に依存しず、多言語データセットで効果的に実行される。
モバイルデバイスを含むあらゆるプラットフォームにデプロイできるほど小さい。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T06:21:00Z) - PARAGRAPH2GRAPH: A GNN-based framework for layout paragraph analysis [6.155943751502232]
本稿では,言語に依存しないグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
我々のモデルは産業アプリケーション、特に多言語シナリオに適しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-24T03:54:48Z) - MetaFill: Text Infilling for Meta-Path Generation on Heterogeneous
Information Networks [7.501059084460409]
Heterogeneous Information Network (HIN) は、複数のエッジタイプとノードタイプを含む複雑なネットワークを研究するために不可欠である。
既存のメタパス生成アプローチでは、HINのリッチテキスト情報を十分に活用することはできない。
メタパス生成のためのテキスト埋込型アプローチであるMetaFillを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-14T03:34:09Z) - Graph Adaptive Semantic Transfer for Cross-domain Sentiment
Classification [68.06496970320595]
クロスドメイン感情分類(CDSC)は、ソースドメインから学んだ伝達可能なセマンティクスを使用して、ラベルなしのターゲットドメインにおけるレビューの感情を予測することを目的としている。
本稿では、単語列と構文グラフの両方からドメイン不変セマンティクスを学習できる適応型構文グラフ埋め込み法であるグラフ適応意味伝達(GAST)モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-18T07:47:01Z) - It's AI Match: A Two-Step Approach for Schema Matching Using Embeddings [10.732163031244646]
ニューラル埋め込みに基づくスキーママッチングのための新しいエンドツーエンドアプローチを提案する。
以上の結果から,我々の手法は,堅牢かつ信頼性の高い方法で対応を決定可能であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-08T19:42:28Z) - Automatic Extraction of Rules Governing Morphological Agreement [103.78033184221373]
原文から第一パス文法仕様を抽出する自動フレームワークを開発する。
我々は、世界の多くの言語の文法の中核にあるモルフォシンタクティックな現象である合意を記述する規則の抽出に焦点をあてる。
我々のフレームワークはUniversal Dependenciesプロジェクトに含まれるすべての言語に適用され、有望な結果が得られます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-02T18:31:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。