論文の概要: Testing the Quantitative Spacetime Hypothesis using Artificial Narrative
Comprehension (II) : Establishing the Geometry of Invariant Concepts, Themes,
and Namespaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08125v1
- Date: Wed, 23 Sep 2020 11:19:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 16:39:57.955154
- Title: Testing the Quantitative Spacetime Hypothesis using Artificial Narrative
Comprehension (II) : Establishing the Geometry of Invariant Concepts, Themes,
and Namespaces
- Title（参考訳）: 人工的ナラティブ理解を用いた時空間仮説の定量化(II) : 不変概念・テーマ・名前空間の幾何学の確立
- Authors: Mark Burgess
- Abstract要約: 本研究は、セマンティック時空仮説の継続的な適用に寄与し、物語テキストの教師なし分析を実証する。
データストリームは、バイオインフォマティクス解析の方法で、マルチスケール干渉計によって、小さな成分に解析され、分別される。
入力のフラグメントは、各スケールで新しい有効言語を定義するアルファベット階層のシンボルとして機能する。
- 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: Given a pool of observations selected from a sensor stream, input data can be
robustly represented, via a multiscale process, in terms of invariant concepts,
and themes. Applying this to episodic natural language data, one may obtain a
graph geometry associated with the decomposition, which is a direct encoding of
spacetime relationships for the events. This study contributes to an ongoing
application of the Semantic Spacetime Hypothesis, and demonstrates the
unsupervised analysis of narrative texts using inexpensive computational
methods without knowledge of linguistics. Data streams are parsed and
fractionated into small constituents, by multiscale interferometry, in the
manner of bioinformatic analysis. Fragments may then be recombined to construct
original sensory episodes---or form new narratives by a chemistry of
association and pattern reconstruction, based only on the four fundamental
spacetime relationships. There is a straightforward correspondence between
bioinformatic processes and this cognitive representation of natural language.
Features identifiable as `concepts' and `narrative themes' span three main
scales (micro, meso, and macro). Fragments of the input act as symbols in a
hierarchy of alphabets that define new effective languages at each scale.
- Abstract（参考訳）: センサストリームから選択された観測のプールが与えられると、入力データは不変の概念やテーマの観点から、マルチスケールプロセスを通じて堅牢に表現できる。
これをエピソジックな自然言語データに適用すると、分解に関連するグラフ幾何学が得られ、これは事象に対する時空関係の直接エンコーディングである。
本研究は,意味時空仮説の継続的な応用に寄与し,言語学の知識のない安価な計算手法を用いて,物語文の教師なし解析を実証する。
データストリームは、バイオインフォマティクス解析の方法で、マルチスケール干渉計によって、小さな成分に解析され、分別される。
フラグメントは元の知覚的エピソードを構築するために再結合され、あるいは4つの基本的な時空関係に基づいて、結合とパターン再構成の化学によって新しい物語を形成する。
バイオインフォマティックなプロセスと、この自然言語の認知的表現の間には、直接的な対応がある。
コンセプト”や“ナレーションテーマ”として識別可能な特徴は,3つの主要なスケール(マイクロ,メソ,マクロ)にまたがる。
入力のフラグメントは、各スケールで新しい有効言語を定義するアルファベット階層のシンボルとして機能する。
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