論文の概要: Cognitive Bias and Belief Revision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05069v1
- Date: Tue, 11 Jul 2023 07:13:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-12 16:03:21.733751
- Title: Cognitive Bias and Belief Revision
- Title(参考訳): 認知バイアスと信念修正
- Authors: Panagiotis Papadamos (Technical University of Denmark), Nina
Gierasimczuk (Technical University of Denmark)
- Abstract要約: 我々は信念修正の枠組みの中で3種類の認知バイアスを定式化する。
これらは、確認バイアス、フレーミングバイアス、アンロックバイアスである。
真理追跡における偏見的信念修正手法の信頼性について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper we formalise three types of cognitive bias within the framework
of belief revision: confirmation bias, framing bias, and anchoring bias. We
interpret them generally, as restrictions on the process of iterated revision,
and we apply them to three well-known belief revision methods: conditioning,
lexicographic revision, and minimal revision. We investigate the reliability of
biased belief revision methods in truth tracking. We also run computer
simulations to assess the performance of biased belief revision in random
scenarios.
- Abstract(参考訳): 本稿では, 信念修正の枠組みの中で, 確認バイアス, フレーミングバイアス, 定着バイアスの3種類の認知バイアスを定式化する。
我々は,これらを反復修正のプロセスの制約として解釈し,条件付け,語彙修正,最小限の修正という,よく知られた3つの信条修正手法に適用する。
真理追跡における偏見的信念修正手法の信頼性について検討する。
また,ランダムなシナリオにおける偏見的信念修正の性能を評価するために,コンピュータシミュレーションを実施している。
関連論文リスト
- Towards debiasing code review support [1.188383832081829]
本稿では,コードレビュー中の認知バイアスによる有害症例について検討する。
特に,確認バイアスと判定疲労をカバーするプロトタイプを設計する。
既存のコードレビューツールで実装できるテクニックがあることを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-01T15:58:14Z) - Bias in Language Models: Beyond Trick Tests and Toward RUTEd Evaluation [55.66090768926881]
本研究では,非テクスチャ化された「トリックテスト」と,現実的利用と有形効果に根ざした評価の対応について検討する。
本稿では,現在文献に適合している3つの非文脈評価と,長文コンテンツ生成に適用された3つの類似のRUTED評価を比較した。
トリックテストとRUTEd評価の対応は見つからなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T01:49:15Z) - Semantic Properties of cosine based bias scores for word embeddings [48.0753688775574]
本稿では,バイアスの定量化に有効なバイアススコアの要件を提案する。
これらの要件について,コサインに基づくスコアを文献から分析する。
これらの結果は、バイアススコアの制限がアプリケーションケースに影響を及ぼすことを示す実験で裏付けられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-27T20:31:10Z) - GenAI Mirage: The Impostor Bias and the Deepfake Detection Challenge in the Era of Artificial Illusions [6.184770966699034]
本稿では,認知バイアスが法医学およびデジタル法医学における意思決定に及ぼす影響について検討する。
バイアスを緩和し、意思決定を改善する既存の方法を評価する。
マルチメディアコンテンツの信頼性に疑問を呈する体系的な傾向として現れる小説「Impostor Bias」を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-24T10:01:40Z) - Zero-shot Faithful Factual Error Correction [53.121642212060536]
事実の誤りを忠実に訂正することは、テキストの知識基盤の整合性を維持し、シーケンス・ツー・シーケンス・モデルにおける幻覚を防ぐために重要である。
提案するゼロショットフレームワークは,入力クレームに関する質問を定式化し,与えられたエビデンスにおける正しい回答を求め,そのエビデンスとの整合性に基づいて各補正の忠実さを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-13T18:55:20Z) - The SAME score: Improved cosine based bias score for word embeddings [49.75878234192369]
埋め込みにおけるセマンティックバイアスのための新しいバイアススコアであるPetを紹介した。
本研究は,下水道作業における意味バイアスを測定し,社会的バイアスの潜在的な原因を特定することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T09:28:13Z) - Counterfactual Evaluation for Explainable AI [21.055319253405603]
そこで本稿では, 文献的推論の観点から, 説明の忠実さを評価する新しい手法を提案する。
離散シナリオと連続シナリオの両方において適切な反事実を見つけるために2つのアルゴリズムを導入し、取得した反事実を用いて忠実度を測定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-05T01:38:49Z) - Uncovering Latent Biases in Text: Method and Application to Peer Review [38.726731935235584]
本稿では,サブグループメンバーシップ指標の可視性に起因するテキストのバイアスを定量化する新しいフレームワークを提案する。
評価された機械学習会議からのピアレビューのテキストにおけるバイアスの定量化に,我々のフレームワークを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T01:24:19Z) - OSCaR: Orthogonal Subspace Correction and Rectification of Biases in
Word Embeddings [47.721931801603105]
我々は,概念全体を取り除く代わりに,概念間のバイアス付き関連を解消することに焦点を当てたバイアス緩和手法であるOSCaRを提案する。
性別バイアスに関する実験により、OSCaRは、セマンティック情報が埋め込みに保持され、バイアスも効果的に緩和されるようなバランスのとれたアプローチであることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-30T18:18:13Z) - Controlling Overestimation Bias with Truncated Mixture of Continuous
Distributional Quantile Critics [65.51757376525798]
過大評価バイアスは、政治以外の学習を正確にするための主要な障害の1つである。
本稿では,連続制御環境における過大評価バイアスを軽減する新しい手法について検討する。
我々の方法--Truncated Quantile Critics, TQC----は、批評家の分布表現、批評家予測の切り離し、複数の批評家のアンサンブルの3つの考えを反映している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T19:52:26Z)
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。