論文の概要: Structuralist analysis for neural network system diagrams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14810v1
• Date: Fri, 30 Apr 2021 07:50:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 21:59:21.059216
• Title: Structuralist analysis for neural network system diagrams
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークシステム図の構造論的解析
• Authors: Guy Clarke Marshall and Caroline Jay and Andre Freitas
• Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークシステムで使われる異種図式表記法が、この領域における意味を示唆していると論じる。 コーパス分析を用いて,著者の表象選択に従って図を定量的に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.233820957059352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This short paper examines diagrams describing neural network systems in academic conference proceedings. Many aspects of scholarly communication are controlled, particularly with relation to text and formatting, but often diagrams are not centrally curated beyond a peer review. Using a corpus-based approach, we argue that the heterogeneous diagrammatic notations used for neural network systems has implications for signification in this domain. We divide this into (i) what content is being represented and (ii) how relations are encoded. Using a novel structuralist framework, we use a corpus analysis to quantitatively cluster diagrams according to the author's representational choices. This quantitative diagram classification in a heterogeneous domain may provide a foundation for further analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学術会議におけるニューラルネットワークシステム記述図について考察する。 学術コミュニケーションの多くの側面は、特にテキストやフォーマッティングに関連して制御されているが、図表はピアレビュー以上の中心的にキュレートされていないことが多い。 コーパスに基づくアプローチを用いて、ニューラルネットワークシステムで使われる異種図式表記法は、この領域における意味を示唆するものであると論じる。 これを (i) 表現されているコンテンツと (ii) 関係がどのようにエンコードされるかに分ける。 新たな構造主義的フレームワークを用いて、著者の表現的選択に応じて、コーパス分析を用いて図を定量的にクラスタリングする。 このヘテロジニアスドメインの定量的ダイアグラム分類は、さらなる分析の基盤となるかもしれない。

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