論文の概要: Machine Semiotics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10522v2
- Date: Fri, 9 Jun 2023 08:27:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-12 18:49:39.189673
- Title: Machine Semiotics
- Title(参考訳): 機械セミオティックス
- Authors: Peter beim Graben, Markus Huber-Liebl, Peter Klimczak, and G\"unther
Wirsching
- Abstract要約: 音声補助装置では、人間の発話の機械固有の意味の学習が十分であると考えられる。
認知的加熱装置の極めて自明な例を用いて、この過程を発話意味ペア(UMP)の強化学習として定式化することができることを示す。
- 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: Recognizing a basic difference between the semiotics of humans and machines
presents a possibility to overcome the shortcomings of current speech assistive
devices. For the machine, the meaning of a (human) utterance is defined by its
own scope of actions. Machines, thus, do not need to understand the
conventional meaning of an utterance. Rather, they draw conversational
implicatures in the sense of (neo-)Gricean pragmatics. For speech assistive
devices, the learning of machine-specific meanings of human utterances, i.e.
the fossilization of conversational implicatures into conventionalized ones by
trial and error through lexicalization appears to be sufficient. Using the
quite trivial example of a cognitive heating device, we show that - based on
dynamic semantics - this process can be formalized as the reinforcement
learning of utterance-meaning pairs (UMP).
- Abstract(参考訳): 人間と機械のセミオティックスの基本的違いを認識することは、現在の音声補助装置の欠点を克服する可能性を示す。
機械にとって、(人間の)発話の意味は、その行動の範囲によって定義される。
したがって、機械は従来の発話の意味を理解する必要はない。
むしろ、彼らは(ネオ)グリチアン・プラグマティクスの意味で会話的模倣を描いている。
音声補助装置では、人間の発話の機械固有の意味の学習、すなわち、会話的模倣の試行による一般化と語彙化による誤りの化石化が十分と思われる。
認知的加熱装置の非常に自明な例を用いて、動的意味論に基づくこのプロセスは、発話意味ペア(UMP)の強化学習として形式化できることを示す。
関連論文リスト
- Identifying and interpreting non-aligned human conceptual
representations using language modeling [0.0]
先天性失明は,a-モダル語と知覚関連言語ドメインの両方において概念的再編成を引き起こすことを示す。
視覚障害者は、より強く社会的・認知的な意味と、行動に関連する動詞を関連づける。
一部の動詞では、盲目と盲目の表現は非常に似ている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-10T13:02:27Z) - Interpretability in Machine Learning: on the Interplay with
Explainability, Predictive Performances and Models [3.341112547288814]
解釈可能性は最近、機械学習の分野で注目を集めている。
機械学習における重要な概念である説明可能性、予測性能、機械学習モデルとの関係について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T02:31:08Z) - DiPlomat: A Dialogue Dataset for Situated Pragmatic Reasoning [89.92601337474954]
プラグマティック推論は、実生活における会話でしばしば起こる暗黙の意味を解読する上で重要な役割を担っている。
そこで我々は,現実的な推論と会話理解の場所に関するマシンの能力のベンチマークを目的とした,新しい挑戦であるDiPlomatを紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T10:41:23Z) - On the Computation of Meaning, Language Models and Incomprehensible
Horrors [0.0]
我々は、意味の基本理論を、人工知能(AGI)の数学的形式主義と統合する。
我々の発見は、意味と知性の関係と、意味を理解して意図する機械を構築する方法に光を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T09:41:00Z) - Emergence of Machine Language: Towards Symbolic Intelligence with Neural
Networks [73.94290462239061]
本稿では、ニューラルネットワークを用いてシンボルとコネクショナリズムの原理を組み合わせることで、離散表現を導出することを提案する。
対話型環境とタスクを設計することにより、機械が自発的で柔軟でセマンティックな言語を生成できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-14T14:54:58Z) - My Teacher Thinks The World Is Flat! Interpreting Automatic Essay
Scoring Mechanism [71.34160809068996]
最近の研究では、自動スコアリングシステムが常識的な敵対的サンプルになりやすいことが示されています。
近年の解釈能力の進歩を活かし,コヒーレンスやコンテント,関連性といった特徴がスコアリングの自動化にどの程度重要であるかを見出す。
また、モデルが意味的に世界知識や常識に基づかないことから、世界のような虚偽の事実を追加することは、それを減らすよりもむしろスコアを増加させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-27T06:19:20Z) - Towards Abstract Relational Learning in Human Robot Interaction [73.67226556788498]
人間は環境における実体を豊かに表現する。
ロボットが人間とうまく対話する必要がある場合、同様の方法で実体、属性、一般化を表現する必要がある。
本研究では,人間とロボットの相互作用を通じて,これらの表現をどのように獲得するかという課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-20T12:06:46Z) - Mechanisms for Handling Nested Dependencies in Neural-Network Language
Models and Humans [75.15855405318855]
我々は,「深層学習」手法で訓練された現代人工ニューラルネットワークが,人間の文処理の中心的な側面を模倣するかどうかを検討した。
ネットワークは、大きなコーパスで次の単語を予測するためにのみ訓練されたが、分析の結果、局所的および長距離の構文合意をうまく処理する特別なユニットが出現した。
我々は,複数の名詞の単数/複数状態における体系的な変化を伴う文中の数一致の違反を人間が検出する行動実験において,モデルの予測を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T12:00:05Z) - Semantics-Aware Inferential Network for Natural Language Understanding [79.70497178043368]
このようなモチベーションを満たすために,セマンティックス対応推論ネットワーク(SAIN)を提案する。
SAINの推論モジュールは、明示的な文脈的セマンティクスを補完的な入力として、セマンティクス上の一連の推論ステップを可能にする。
本モデルでは,機械読解や自然言語推論など11タスクの大幅な改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T07:24:43Z) - Machine Learning in Artificial Intelligence: Towards a Common
Understanding [0.0]
機械学習」と「芸術知能」の関係を明らかにすることを目的とする。
本稿では,知的エージェント構築における機械学習の役割を明らかにする概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T19:09:57Z) - Can you hear me $\textit{now}$? Sensitive comparisons of human and
machine perception [3.8580784887142774]
我々は、この非対称性が、人間と機械の知覚の重なり合いを誤って推定する比較をいかに引き起こすかを探る。
5つの実験において、人間の心理物理学文献のタスクデザインを適用し、被験者がそのような音声コマンドを自由に書き起こせない場合でも、他の形態の理解を示せることを示す。
我々は、人間と機械の知覚を比較する際に、このような「敏感なテスト」を採用することを推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T16:24:08Z)
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。