論文の概要: A Semantic Web Framework for Automated Smart Assistants: COVID-19 Case
Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00747v2
- Date: Thu, 17 Sep 2020 17:28:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 23:47:39.158435
- Title: A Semantic Web Framework for Automated Smart Assistants: COVID-19 Case
Study
- Title（参考訳）: スマートアシスタント自動化のためのセマンティックWebフレームワーク:COVID-19事例
- Authors: Yusuf Sermet and Ibrahim Demir
- Abstract要約: Instant Expertは、音声対応スマートアシスタントの構築と統合のためのオープンソースのセマンティックWebフレームワークである。
提案するフレームワークは、高度なWeb技術を活用して、再利用性と信頼性を確保する。
疾病予防管理センター(CDC)のデータに基づいて、新型コロナウイルスの情報アシスタントを作成するためのユースケースを提示する。
- 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: COVID-19 pandemic elucidated that knowledge systems will be instrumental in
cases where accurate information needs to be communicated to a substantial
group of people with different backgrounds and technological resources.
However, several challenges and obstacles hold back the wide adoption of
virtual assistants by public health departments and organizations. This paper
presents the Instant Expert, an open-source semantic web framework to build and
integrate voice-enabled smart assistants (i.e. chatbots) for any web platform
regardless of the underlying domain and technology. The component allows
non-technical domain experts to effortlessly incorporate an operational
assistant with voice recognition capability into their websites. Instant Expert
is capable of automatically parsing, processing, and modeling Frequently Asked
Questions pages as an information resource as well as communicating with an
external knowledge engine for ontology-powered inference and dynamic data
utilization. The presented framework utilizes advanced web technologies to
ensure reusability and reliability, and an inference engine for natural
language understanding powered by deep learning and heuristic algorithms. A use
case for creating an informatory assistant for COVID-19 based on the Centers
for Disease Control and Prevention (CDC) data is presented to demonstrate the
framework's usage and benefits.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、知識システムが、異なる背景と技術資源を持つ人々の実質的なグループに正確な情報を伝える必要がある場合に有効であると結論付けた。
しかし、いくつかの課題や障害は、公衆衛生部門や組織によるバーチャルアシスタントの普及を妨げている。
本稿では、基盤となるドメインや技術に関係なく、あらゆるWebプラットフォームに対して音声対応スマートアシスタント(チャットボット)を構築、統合するためのオープンソースのセマンティックWebフレームワークであるInstant Expertを提案する。
このコンポーネントにより、非技術者のドメインエキスパートは、音声認識機能を備えた操作アシスタントをウェブサイトに無力に組み込むことができる。
instant expertは、情報リソースとして頻繁に聞かれる質問ページを自動的に解析、処理、モデリングし、オントロジ駆動推論と動的データ利用のための外部知識エンジンと通信することができる。
提案フレームワークは,高度なWeb技術を活用して再利用性と信頼性を確保するとともに,ディープラーニングとヒューリスティックアルゴリズムを活用した自然言語理解のための推論エンジンである。
CDC(Centers for Disease Control and Prevention, 疾病予防管理センター)データに基づく、新型コロナウイルスのインフォメーションアシスタントを作成するためのユースケースを提示し、このフレームワークの使用とメリットを実証する。
関連論文リスト
- AI-Based IVR [0.0]
本稿では,コールセンターにおけるシステム効率向上のための人工知能(AI)技術の適用について検討する。
提案手法は、音声からテキストへの変換、大規模言語モデル(LLM)を用いたテキストクエリ分類、音声合成の統合に基づく。
これらの技術をカザフ語に適応させることに特に注意が払われている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T05:04:40Z) - Domain Adaptable Prescriptive AI Agent for Enterprise [2.6207267039700888]
本研究は,一連の因果的・規範的ツールを備えたドメイン適応型会話エージェントPrecAIseの開発に焦点をあてる。
発表されている自然言語ユーザインタフェース(NLUI)は、機械学習とデータサイエンスの専門知識に制限のあるユーザに対して、意思決定プロセスにおける規範的分析の活用を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-29T23:00:32Z) - Developer Experiences with a Contextualized AI Coding Assistant:
Usability, Expectations, and Outcomes [11.520721038793285]
この研究は、コンテキスト化されたコーディングAIアシスタントであるStackSpot AIを制御された環境で使用した62人の参加者の初期体験に焦点を当てる。
アシスタントの使用は、大幅な時間を節約し、ドキュメントへのアクセスを容易にし、内部APIの正確なコードを生成する結果となった。
コーディングアシスタントが、複雑なコードを扱う際の変数応答や制限と同様に、よりコンテキスト情報にアクセスできるようにするために必要な知識ソースに関連する課題が観察された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T10:52:28Z) - Asking for Knowledge: Training RL Agents to Query External Knowledge
Using Language [121.56329458876655]
グリッドワールドベースのQ-BabyAIとテキストベースのQ-TextWorldの2つの新しい環境を紹介した。
本稿では,意味のある知識を問うための言語コマンドを生成する「知識の探索(AFK)」エージェントを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-12T14:20:31Z) - Contextualized Knowledge-aware Attentive Neural Network: Enhancing
Answer Selection with Knowledge [77.77684299758494]
ナレッジグラフ(KG)による外部知識による回答選択モデル向上のアプローチを幅広く検討しています。
まず、KGの外部知識とテキスト情報との密接な相互作用を考慮し、QA文表現を学習するコンテキスト知識相互作用学習フレームワークであるナレッジアウェアニューラルネットワーク(KNN)を紹介します。
KG情報の多様性と複雑性に対処するために, カスタマイズされたグラフ畳み込みネットワーク (GCN) を介して構造情報を用いた知識表現学習を改善し, コンテキストベースおよび知識ベースの文表現を総合的に学習する コンテキスト型知識認識型アテンシブニューラルネットワーク (CKANN) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-12T05:52:20Z) - Bringing Cognitive Augmentation to Web Browsing Accessibility [69.62988485669146]
我々は、より自然でアクセス可能なwebブラウジング体験を提供するための認知的拡張によってもたらされる機会を探求する。
我々は,BVIP対話型Webブラウジングニーズを支援するための概念的フレームワークを開発する。
構造的特徴とコンテンツ機能のみを考慮した初期の作業とプロトタイプについて説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-07T14:40:52Z) - A Cognitive Approach based on the Actionable Knowledge Graph for
supporting Maintenance Operations [3.3198770589233284]
本研究では,過去の介入から学び,保守実践を改善するためのコンテキストレコメンデーションを生成する認知システムを提案する。
このシステムは、これらの目的を達成するために、形式的な概念モデル、漸進学習、ランキングアルゴリズムを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-18T21:53:00Z) - Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。
現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。
我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-13T20:30:26Z) - A Deep Learning based Wearable Healthcare IoT Device for AI-enabled
Hearing Assistance Automation [6.283190933140046]
本研究は、聴覚障害や聴覚障害に苦しむ人々を支援するAI対応IoT(Internet of Things)デバイスを提案する。
Googleのオンライン音声認識サービスを活用して、受信した会話をテキストに変換し、眼鏡に取り付けられたマイクロディスプレイに展開し、会話内容を聴覚障害者に表示するサーバアプリケーションを作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-16T19:42:16Z) - Rapidly Deploying a Neural Search Engine for the COVID-19 Open Research
Dataset: Preliminary Thoughts and Lessons Learned [88.42878484408469]
我々は最新のニューラルネットワークランキングアーキテクチャを利用する検索エンジンであるNeural Covidexを紹介する。
本稿では、最初の取り組みについて述べ、その過程で学んだ教訓についていくつか考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-10T17:12:29Z) - A general framework for scientifically inspired explanations in AI [76.48625630211943]
我々は、AIシステムの説明を実装可能な一般的なフレームワークの理論的基盤として、科学的説明の構造の概念をインスタンス化する。
このフレームワークは、AIシステムの"メンタルモデル"を構築するためのツールを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-02T10:32:21Z)
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。