論文の概要: Universal Language Modelling agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06521v1
- Date: Sat, 10 Jun 2023 21:09:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 18:36:57.020296
- Title: Universal Language Modelling agent
- Title（参考訳）: ユニバーサル言語モデリングエージェント
- Authors: Anees Aslam
- Abstract要約: この研究論文は1400年にさかのぼるアラビア語の聖典であるクアン語に見られる言語概念からインスピレーションを得ている。
クラーンの言語構造、特に ism, fil, harf の構成要素を探索することにより、動物同士の会話に埋め込まれた基本的な意図と意味を解き放つことを目指す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large Language Models are designed to understand complex Human Language. Yet,
Understanding of animal language has long intrigued researchers striving to
bridge the communication gap between humans and other species. This research
paper introduces a novel approach that draws inspiration from the linguistic
concepts found in the Quran, a revealed Holy Arabic scripture dating back 1400
years. By exploring the linguistic structure of the Quran, specifically the
components of ism, fil, and harf, we aim to unlock the underlying intentions
and meanings embedded within animal conversations using audio data. To unravel
the intricate complexities of animal language, we employ word embedding
techniques to analyze each distinct frequency component. This methodology
enables the identification of potential correlations and the extraction of
meaningful insights from the data. Furthermore, we leverage a bioacoustics
model to generate audio, which serves as a valuable resource for training
natural language processing (NLP) techniques. This Paper aims to find the
intention* behind animal language rather than having each word translation.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは複雑な言語を理解するように設計されている。
しかし、動物言語の理解は、人間と他の種とのコミュニケーションのギャップを埋めるために、長い間興味をそそられてきた。
本研究は,1400年にさかのぼるアラビア語の聖典であるクアン語に見られる言語概念から着想を得た新しいアプローチを提案する。
コーランの言語構造、特に ism, fil, harf の構成要素を探索することにより、音声データを用いて動物の会話に埋め込まれた意図や意味を解き明かすことを目指している。
動物言語の複雑な複雑さを明らかにするために,各周波数成分の分析に単語埋め込み技術を用いる。
この手法は潜在的な相関関係の同定とデータから有意義な洞察の抽出を可能にする。
さらに,自然言語処理(nlp)技術を訓練するための貴重な資源として,生体音響モデルを用いて音声を生成する。
本稿では,各単語を翻訳するよりも,動物の言語の裏側にある意図を見つけることを目的とした。
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