論文の概要: Structuring ontologies in a context of collaborative system modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05478v1
- Date: Fri, 13 Jan 2023 11:13:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 14:08:06.700862
- Title: Structuring ontologies in a context of collaborative system modelling
- Title(参考訳): 協調システムモデリングの文脈におけるオントロジーの構成
- Authors: Romy Lynn Chaib (INRAE), Rallou Thomopoulos (INRAE), Catherine Macombe
(INRAE)
- Abstract要約: 本稿では,2つの相補的システム分析モデル(GodetモデルとMyChoiceモデル)のニーズに適応した語彙を手動で構築する手法を提案する。
本稿では,2つの相補的システム分析モデル(すなわち "Godet" と "MyChoice" モデル)のニーズに適応した語彙を手動で構築する手法を提案する。
- 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: Prospective studies require discussing and collaborating with the
stakeholders to create scenarios of the possible evolution of the studied
value-chain. However, stakeholders don't always use the same words when
referring to one idea. Constructing an ontology and homogenizing vocabularies
is thus crucial to identify key variables which serve in the construction of
the needed scenarios. Nevertheless, it is a very complex and timeconsuming
task. In this paper we present the method we used to manually build ontologies
adapted to the needs of two complementary system-analysis models (namely the
"Godet" and the "MyChoice" models), starting from interviews of the agri-food
system's stakeholders.
- Abstract(参考訳): 将来の研究には、調査されたバリューチェーンの進化の可能性シナリオを作成するために、ステークホルダーと議論し、コラボレーションする必要がある。
しかし、利害関係者は1つのアイデアを参照する際に常に同じ言葉を使うわけではない。
したがって、オントロジーの構築と同化語彙は、必要なシナリオの構築に役立てる重要な変数を特定するために重要である。
それでも、非常に複雑で時間のかかる作業です。
本稿では,2つの補完的システム分析モデル(いわゆる"godet"と"mychoice"モデル)のニーズに適合したオントロジーを手作業で構築する手法について紹介する。
関連論文リスト
- Unsupervised Mutual Learning of Dialogue Discourse Parsing and Topic Segmentation [38.956438905614256]
修辞構造とトピック構造は、主に別々にモデル化されるか、または以前の作業で他方を補助する。
本稿では,グローバル・ローカル・コネクティビティを活用した2つの構造物の教師なし相互学習フレームワークを提案する。
また、局所コヒーレンス整合性を確保するために、グラフニューラルネットワークモデルを用いて、レトリック構造をトピック構造に組み込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T08:10:50Z) - Multi-turn Dialogue Comprehension from a Topic-aware Perspective [70.37126956655985]
本稿では,話題認識の観点から,マルチターン対話をモデル化することを提案する。
対話文のセグメント化アルゴリズムを用いて、対話文を教師なしの方法でトピック集中フラグメントに分割する。
また,トピックセグメントを処理要素として扱う新しいモデルとして,トピック認識デュアルアテンションマッチング(TADAM)ネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T11:03:55Z) - Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook [151.49434496615427]
視覚シーンの構成的性質を観察し、推論する視覚システムは、我々の世界を理解するのに不可欠である。
モデルは、このようなモダリティと大規模なトレーニングデータとのギャップを埋めることを学び、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を容易にした。
このようなモデルの出力は、例えば、バウンディングボックスを設けて特定のオブジェクトをセグメント化したり、画像や映像シーンについて質問したり、言語命令でロボットの動作を操作することで対話的な対話を行うなど、リトレーニングすることなく、人為的なプロンプトによって変更することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T17:59:18Z) - Feature Interactions Reveal Linguistic Structure in Language Models [2.0178765779788495]
本研究では,ポストホック解釈における特徴帰属手法の文脈における特徴的相互作用について検討した。
私たちは、正規言語分類タスクで完璧にモデルをトレーニングする灰色のボックスの方法論を開発します。
特定の構成下では、いくつかの手法が実際にモデルが獲得した文法規則を明らかにすることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T11:24:41Z) - Towards the Scalable Evaluation of Cooperativeness in Language Models [1.7875811547963403]
我々は, PLMのマルチエージェント行動を理解し, 形成することを目的としている。
クラウドワーカーと言語モデルの両方で、特定の構造でシナリオを生成します。
インストラクションをチューニングしたモデルは、スケールアップ時に協調的と見なされるような振る舞いをする傾向にある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-16T15:34:23Z) - Utterance Rewriting with Contrastive Learning in Multi-turn Dialogue [22.103162555263143]
比較学習とマルチタスク学習を導入し、問題を共同でモデル化する。
提案手法は,複数の公開データセット上での最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-22T10:13:27Z) - Author Clustering and Topic Estimation for Short Texts [69.54017251622211]
同じ文書中の単語間の強い依存をモデル化することにより、遅延ディリクレ割当を拡張できる新しいモデルを提案する。
同時にユーザをクラスタ化し、ホック後のクラスタ推定の必要性を排除しています。
我々の手法は、短文で生じる問題に対する従来のアプローチよりも、-または----------- で機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T20:55:55Z) - Dialogue Response Selection with Hierarchical Curriculum Learning [52.3318584971562]
対話応答選択のためのマッチングモデルの学習について検討する。
近年,ランダムなネガティブは信頼度の高いモデルを学習するには自明すぎることが判明し,階層的なカリキュラム学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T14:06:41Z) - Hybrid Supervised Reinforced Model for Dialogue Systems [2.1485350418225244]
このモデルは,対話管理に必要なタスク – 状態追跡と意思決定 – に対処する。
このモデルは、非リカレントベースラインよりも高い性能、学習速度、堅牢性を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T12:03:12Z) - Probing Task-Oriented Dialogue Representation from Language Models [106.02947285212132]
本稿では,タスク指向対話タスクにおいて,どのモデルが本質的に最も有意義な表現を担っているかを明らかにするために,事前学習された言語モデルについて検討する。
我々は、アノテートラベルを教師付き方法で固定された事前学習言語モデルの上に、分類器プローブとしてフィードフォワード層を微調整する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T21:34:39Z) - Learning an Effective Context-Response Matching Model with
Self-Supervised Tasks for Retrieval-based Dialogues [88.73739515457116]
我々は,次のセッション予測,発話復元,不整合検出,一貫性判定を含む4つの自己教師型タスクを導入する。
我々はPLMに基づく応答選択モデルとこれらの補助タスクをマルチタスク方式で共同で訓練する。
実験結果から,提案した補助的自己教師型タスクは,多ターン応答選択において大きな改善をもたらすことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-14T08:44:46Z)
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。