Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reconstructing Maps from Text

論文の概要: Reconstructing Maps from Text

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08932v1
Date: Mon, 18 May 2020 17:57:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 23:39:28.883436
Title: Reconstructing Maps from Text
Title（参考訳）: テキストから地図を再構築する
Authors: Johnathan E. Avery, Robert L. Goldstone, Michael N. Jones
Abstract要約: 従来の研究では、分布意味モデル(DSM)がニュースコーパスや小説から地図を再構築できることが示されている。本稿では,言語が地図を推論するために必要な統計資料について検討し,意味表現のメカニズムに制約を加えた結果について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7519872646378835
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Previous research has demonstrated that Distributional Semantic Models (DSMs) are capable of reconstructing maps from news corpora (Louwerse & Zwaan, 2009) and novels (Louwerse & Benesh, 2012). The capacity for reproducing maps is surprising since DSMs notoriously lack perceptual grounding (De Vega et al., 2012). In this paper we investigate the statistical sources required in language to infer maps, and resulting constraints placed on mechanisms of semantic representation. Study 1 brings word co-occurrence under experimental control to demonstrate that direct co-occurrence in language is necessary for traditional DSMs to successfully reproduce maps. Study 2 presents an instance-based DSM that is capable of reconstructing maps independent of the frequency of co-occurrence of city names.
Abstract（参考訳）: 以前の研究では、分布的意味モデル(dsms)がニュースコーポラ(louwerse & zwaan, 2009)や小説(louwerse & benesh, 2012)から地図を再構築できることが示されている。地図の再生能力は、DSMが知覚的接地を欠いていることで知られている(De Vega et al., 2012)。本稿では,言語が地図を推論するために必要な統計資料について検討し,意味表現のメカニズムに制約を加える。研究1は、従来のDSMが地図をうまく再現するには、言語における直接的共起が必要であることを示すために、実験的な制御の下で単語共起をもたらす。研究2では, 都市名の共起頻度に依存しない地図を再構築可能な事例ベースDSMを提案する。

関連論文リスト

Unlocking the Power of Spatial and Temporal Information in Medical Multimodal Pre-training [99.2891802841936]
我々は,空間的・時間的微粒なモデリングのためのMed-STフレームワークを提案する。空間モデリングでは、Med-STはMixture of View Expert (MoVE)アーキテクチャを使用して、正面と横の両方のビューから異なる視覚的特徴を統合する。時間的モデリングのために,フォワードマッピング分類 (FMC) とリバースマッピング回帰 (RMR) による新たな双方向サイクル整合性目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:15:09Z)
Feature-rich multiplex lexical networks reveal mental strategies of early language learning [0.7111443975103329]
FEature-Rich MUltiplex LEXical (FERMULEX) ネットワークについて述べる。類似性は、知識のセマンティック/シンタクティック/音声学的側面にまたがる異種単語関連をモデル化する。単語には、周波数、取得年齢、長さ、ポリセミーを含む多次元特徴埋め込みが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-13T16:44:51Z)
How much do language models copy from their training data? Evaluating linguistic novelty in text generation using RAVEN [63.79300884115027]
現在の言語モデルは高品質なテキストを生成することができる。彼らは、これまで見たテキストを単にコピーしているか、それとも一般化可能な言語的抽象化を学んだのか? 本稿では、生成したテキストの新規性を評価するための分析スイートであるRAVENを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-18T04:07:09Z)
Contextualized Semantic Distance between Highly Overlapped Texts [85.1541170468617]
テキスト編集や意味的類似性評価といった自然言語処理タスクにおいて、ペア化されたテキストに重複が頻繁に発生する。本稿では,マスク・アンド・予測戦略を用いてこの問題に対処することを目的とする。本稿では,最も長い単語列の単語を隣接する単語とみなし,その位置の分布を予測するためにマスク付き言語モデリング(MLM)を用いる。セマンティックテキスト類似性の実験では、NDDは様々な意味的差異、特に高い重なり合うペアテキストに対してより敏感であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:59:15Z)
A comprehensive comparative evaluation and analysis of Distributional Semantic Models [61.41800660636555]
我々は、静的DSMによって生成されたり、BERTによって生成された文脈化されたベクトルを平均化して得られるような、型分布ベクトルの包括的評価を行う。その結果、予測ベースモデルの優越性は現実よりも明らかであり、ユビキタスではないことが明らかとなった。我々は認知神経科学からRepresentational similarity Analysis(RSA)の方法論を借りて、分布モデルによって生成された意味空間を検査する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-20T15:18:06Z)
Assessing the (Un)Trustworthiness of Saliency Maps for Localizing Abnormalities in Medical Imaging [7.359736138662335]
サイレンシマップは、ディープラーニングモデルをより解釈可能なものにするために広く使われている方法となっている。医療画像の分野では、臨床的に妥当な説明を提供するために使われることが増えている。 8つのサリエンシマップ技術が少なくとも1つの基準の1つを失敗し、ほとんどの場合、ベースラインと比較して信頼性が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-06T17:11:19Z)
XCOPA: A Multilingual Dataset for Causal Commonsense Reasoning [68.57658225995966]
XCOPA (Cross-lingual Choice of Plausible Alternatives) は11言語における因果コモンセンス推論のための多言語データセットである。提案手法は,翻訳に基づく転送と比較して,現在の手法の性能が低下していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-01T12:22:33Z)
LNMap: Departures from Isomorphic Assumption in Bilingual Lexicon Induction Through Non-Linear Mapping in Latent Space [17.49073364781107]
バイリンガル語彙誘導のための言語間単語埋め込み学習のための新しい半教師付き手法を提案する。我々のモデルは同型仮定とは独立であり、2つの独立に訓練されたオートエンコーダの潜在空間における非線形写像を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-28T23:28:26Z)
From Topic Networks to Distributed Cognitive Maps: Zipfian Topic Universes in the Area of Volunteered Geographic Information [59.0235296929395]
本研究では,テキストの話題レベルに関する地理情報のエンコードとネットワーク化について検討する。本研究は,オンラインコミュニケーションにおいて地理的な場所が位置するテーマ宇宙のZipfian組織を示す。互いに近いかどうかに関わらず、場所はトピックの宇宙における類似の作業にまたがる隣の場所にある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-04T18:31:25Z)

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。