論文の概要: An Ordinal Latent Variable Model of Conflict Intensity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03971v2
- Date: Sun, 4 Jun 2023 15:09:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 04:34:32.138509
- Title: An Ordinal Latent Variable Model of Conflict Intensity
- Title(参考訳): 競合強度の順序的潜在変数モデル
- Authors: Niklas Stoehr, Lucas Torroba Hennigen, Josef Valvoda, Robert West,
Ryan Cotterell, Aaron Schein
- Abstract要約: ゴールドスタインスケール(Goldstein scale)は、紛争・協力的なスケールでイベントをスコアする、広く使われている専門家ベースの尺度である。
本稿では、競合強度を測定するために、潜伏変数に基づくアプローチをとる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 59.49424978353101
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Measuring the intensity of events is crucial for monitoring and tracking
armed conflict. Advances in automated event extraction have yielded massive
data sets of "who did what to whom" micro-records that enable data-driven
approaches to monitoring conflict. The Goldstein scale is a widely-used
expert-based measure that scores events on a conflictual-cooperative scale. It
is based only on the action category ("what") and disregards the subject
("who") and object ("to whom") of an event, as well as contextual information,
like associated casualty count, that should contribute to the perception of an
event's "intensity". This paper takes a latent variable-based approach to
measuring conflict intensity. We introduce a probabilistic generative model
that assumes each observed event is associated with a latent intensity class. A
novel aspect of this model is that it imposes an ordering on the classes, such
that higher-valued classes denote higher levels of intensity. The ordinal
nature of the latent variable is induced from naturally ordered aspects of the
data (e.g., casualty counts) where higher values naturally indicate higher
intensity. We evaluate the proposed model both intrinsically and extrinsically,
showing that it obtains comparatively good held-out predictive performance.
- Abstract(参考訳): 武力衝突の監視と追跡には、イベントの強度の測定が不可欠である。
自動イベント抽出の進歩により、データ駆動による競合監視を可能にする“誰に何をしたか”という大規模なデータセットが生まれている。
ゴールドスタインスケール(Goldstein scale)は、紛争と協力の規模でイベントをスコアする専門家ベースの尺度である。
これはアクションカテゴリ("What")のみに基づいており、イベントの主題("who")と対象("to who")だけでなく、関連するカジュアリティカウントのようなコンテキスト情報も無視し、イベントの"intensity"に対する認識に寄与すべきである。
本稿では、競合強度を測定するために潜伏変数に基づくアプローチをとる。
我々は,各観測事象が潜在強度クラスと関連していると仮定した確率的生成モデルを導入する。
このモデルの新しい側面は、高い値のクラスがより高いレベルの強度を示すように、クラスに順序付けを課すことである。
潜在変数の順序性は、高い値が自然に高い強度を示すデータ(例えば、カジュアル数)の自然に順序付けられた側面から誘導される。
提案手法は本質的および外部的に評価し, 比較的良好な予測性能が得られることを示した。
関連論文リスト
- Getting Sick After Seeing a Doctor? Diagnosing and Mitigating Knowledge
Conflicts in Event Temporal Reasoning [61.48283695746648]
イベント時間的推論は、2つ以上のイベント間の時間的関係を特定することを目的としている。
知識の衝突は、コンテキスト内の事象の実際の時間的関係と、モデルによって学習された事前の知識やバイアスとの間にミスマッチがあるときに起こる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T10:04:06Z) - Context De-confounded Emotion Recognition [12.037240778629346]
コンテキストアウェア感情認識(CAER)は、対象者の感情状態を文脈情報で知覚することを目的としている。
長年見過ごされてきた問題は、既存のデータセットのコンテキストバイアスが感情状態のかなり不均衡な分布をもたらすことである。
本稿では、そのようなバイアスの影響からモデルを切り離し、CAERタスクにおける変数間の因果関係を定式化する因果関係に基づく視点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T15:12:20Z) - Towards Out-of-Distribution Sequential Event Prediction: A Causal
Treatment [72.50906475214457]
シーケンシャルなイベント予測の目標は、一連の歴史的なイベントに基づいて次のイベントを見積もることである。
実際には、次のイベント予測モデルは、一度に収集されたシーケンシャルなデータで訓練される。
文脈固有の表現を学習するための階層的な分岐構造を持つフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T07:54:13Z) - Are All Steps Equally Important? Benchmarking Essentiality Detection of
Events [92.92425231146433]
本稿では,現在のモデルが目標イベントに関連するステップイベントの本質をどの程度理解しているかについて検討する。
コミュニティガイドサイトWikiHowから収集した高品質なペア(ゴール,ステップ)コーパスをコントリビュートする。
高いアノテータ間の合意は、人間が事象の本質について一貫した理解を持っていることを証明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-08T18:00:22Z) - Towards Robust Unsupervised Disentanglement of Sequential Data -- A Case
Study Using Music Audio [17.214062755082065]
Disentangled Sequence Autoencoder (DSAE) は確率的グラフィカルモデルのクラスを表す。
バニラDSAEはモデルアーキテクチャの選択や動的潜伏変数の容量に敏感であることを示す。
本稿では,まずシーケンスレベルの事前分布を学習する2段階のトレーニングフレームワークTS-DSAEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-12T04:11:25Z) - 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) - X-model: Improving Data Efficiency in Deep Learning with A Minimax Model [78.55482897452417]
ディープラーニングにおける分類と回帰設定の両面でのデータ効率の向上を目標とする。
両世界の力を生かすために,我々は新しいX-モデルを提案する。
X-モデルは、特徴抽出器とタスク固有のヘッドの間でミニマックスゲームを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-09T13:56:48Z) - A new harmonium for pattern recognition in survival data [0.0]
方法:エネルギーに基づくアプローチは、潜在状態と可視状態の間に二部構造を持ち、一般にハーモニウムと呼ばれる。
我々は、余分な時間-時間変数を活用することにより、差別的予測が改善されることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T11:42:36Z) - Behind the Scenes: An Exploration of Trigger Biases Problem in Few-Shot
Event Classification [24.598938900747186]
FSEC(Few-Shot Event Classification)は、アノテーション付きデータに制限のある新しいイベントタイプに一般化可能な、イベント予測モデルの開発を目標としている。
既存のFSECモデルは、トリガーワードとターゲットイベントタイプの間の統計的均一性を示すトリガーバイアスに悩まされている。
FSECモデルにおけるコンテキストバイパス問題に対処するために、敵の訓練とトリガー再構成技術を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-29T13:46:42Z)
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。