論文の概要: An Application of ASP in Nuclear Engineering: Explaining the Three Mile
Island Nuclear Accident Scenario
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01253v1
- Date: Tue, 4 Aug 2020 00:21:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-03 00:13:34.493994
- Title: An Application of ASP in Nuclear Engineering: Explaining the Three Mile
Island Nuclear Accident Scenario
- Title(参考訳): 原子力工学におけるASPの応用:三マイル島原子力事故シナリオの解説
- Authors: B. N. Hanna, L. T. Trieu, T. C. Son, and N. T. Dinh
- Abstract要約: NPPのASP表現は、状態変数、コンポーネント、それらの接続、および植物挙動をコードする規則からなる。
次に,3マイル島,ユニット2 (TMI-2) NPP事故で発生した一連の出来事を説明するために,ASPプログラムをどのように利用できるかを示す。
- 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: The paper describes an ongoing effort in developing a declarative system for
supporting operators in the Nuclear Power Plant (NPP) control room. The focus
is on two modules: diagnosis and explanation of events that happened in NPPs.
We describe an Answer Set Programming (ASP) representation of an NPP, which
consists of declarations of state variables, components, their connections, and
rules encoding the plant behavior. We then show how the ASP program can be used
to explain the series of events that occurred in the Three Mile Island, Unit 2
(TMI-2) NPP accident, the most severe accident in the USA nuclear power plant
operating history. We also describe an explanation module aimed at addressing
answers to questions such as ``why an event occurs?'' or ``what should be
done?'' given the collected data.
This paper is *under consideration* for acceptance in TPLP Journal.
- Abstract(参考訳): 本稿では,原子力発電所(NPP)制御室における運転者支援のための宣言システムの開発について述べる。
NPPで発生した事象の診断と説明の2つのモジュールに焦点が当てられている。
NPP の Answer Set Programming (ASP) 表現は、状態変数、コンポーネント、それらの接続、および植物の振る舞いを符号化する規則からなる。
次に、米国原子力発電所の運用史上最も深刻な事故である3マイル島部隊2号機(TMI-2)の事故の一連の出来事を説明するために、ASPプログラムをどのように利用できるかを示す。
また,「なぜイベントが発生するのか?」や「何をすべきなのか?」といった質問への回答を対象とする説明モジュールについても述べる。
この論文はTPLP Journalに掲載されている。
関連論文リスト
- Causality Extraction from Nuclear Licensee Event Reports Using a Hybrid Framework [3.1139106894905972]
本稿では,核ライセンスイベントレポートからの因果検出と抽出のためのハイブリッドフレームワークを提案する。
因果関係分析のための20,129のテキストサンプルを用いたLERコーパスをコンパイルし,因果関係検出のための深層学習に基づくアプローチを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-08T16:39:34Z) - Multi-Query Focused Disaster Summarization via Instruction-Based
Prompting [3.6199702611839792]
CrisisFACTSは,マルチストリームファクトフィンディングに基づく災害要約の推進を目的としている。
ここでは、いくつかの災害関連事象から重要な事実を抽出できるシステムを開発するよう、参加者に依頼する。
本稿では,この課題に対処する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T08:22:58Z) - Type-aware Decoding via Explicitly Aggregating Event Information for
Document-level Event Extraction [11.432496741340334]
ドキュメントレベルのイベント抽出は2つの大きな課題に直面している。
本稿では,これらの制約に対処する新規な Explicitly Aggregating(SEA) モデルを提案する。
SEAはイベント情報をイベントタイプとロール表現に集約し、特定の型認識表現に基づいてイベントレコードのデコードを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T15:10:42Z) - Rich Event Modeling for Script Event Prediction [60.67635412135682]
スクリプトイベント予測のためのリッチイベント予測(REP)フレームワークを提案する。
REPは、テキストからそのような情報を抽出するイベント抽出器を含む。
予測器の中核となるコンポーネントは、任意の数の引数を柔軟に扱う変換器ベースのイベントエンコーダである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T05:17:59Z) - Efficient Zero-shot Event Extraction with Context-Definition Alignment [50.15061819297237]
イベント抽出(EE)は、テキストから関心のあるイベント参照を特定するタスクである。
イベントタイプ名の静的な埋め込みは、1つの単語があいまいなため、十分ではないかもしれない、と私たちは主張する。
我々はZED(Zero-shot Event extract with Definition)と名付けた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T19:06:22Z) - Rethinking the Event Coding Pipeline with Prompt Entailment [1.370633147306388]
危機を監視するため、ニュースから政治的出来事が抽出される。
大量の構造化されていないフルテキストのイベント記述はケースバイケース分析を管理不能にする。
我々は、より柔軟でリソース効率の良い新しいイベントコーディングアプローチであるPR-ENTを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T08:38:48Z) - Multiview Contextual Commonsense Inference: A New Dataset and Task [40.566530682082714]
CICEROv2は2,379の対話から8,351のインスタンスからなるデータセットである。
それは、コンテキストのコモンセンス推論の質問に対して、複数の人間が書いた回答を含んでいる。
CICEROv2の推論は、他の文脈コモンセンス推論データセットよりも意味的に多様であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T13:08:41Z) - EA$^2$E: Improving Consistency with Event Awareness for Document-Level
Argument Extraction [52.43978926985928]
本稿では、トレーニングと推論のための拡張コンテキストを備えたイベント・アウェア・引数抽出(EA$2$E)モデルを紹介する。
WIKIEVENTSとACE2005データセットの実験結果から,EA$2$Eの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-30T04:33:51Z) - ClarET: Pre-training a Correlation-Aware Context-To-Event Transformer
for Event-Centric Generation and Classification [74.6318379374801]
本稿では,イベント中心推論のための一般相関対応コンテキスト・イベント変換器(ClarET)の事前学習を提案する。
提案されたClarETは、幅広いイベント中心の推論シナリオに適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-04T10:11:15Z) - COMPASS: a Creative Support System that Alerts Novelists to the
Unnoticed Missing Contents [53.88675447561884]
ミス位置予測(MPP)は、この問題を補うために用いられる。
MPPは、欠落した部分の位置を予測することを目的としているが、「1つの文が欠落している」という前提条件の知識は依然として必要である。
本稿では,この制約を除去する新しいMPPタスクである可変数MPP(VN-MPP)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-26T14:40:03Z) - Detecting Ongoing Events Using Contextual Word and Sentence Embeddings [110.83289076967895]
本稿では,OED(Ongoing Event Detection)タスクを紹介する。
目的は、歴史、未来、仮説、あるいは新しいものでも現在のものでもない他の形式や出来事に対してのみ、進行中のイベントの言及を検出することである。
構造化されていないテキストから進行中のイベントに関する構造化情報を抽出する必要があるアプリケーションは、OEDシステムを利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T20:44:05Z)
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。