論文の概要: Permissible Knowledge Pooling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03418v2
- Date: Fri, 26 Apr 2024 10:10:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 17:08:44.685976
- Title: Permissible Knowledge Pooling
- Title(参考訳): 許容可能な知識プール
- Authors: Huimin Dong,
- Abstract要約: 本稿では,知識プーリングと共有のための新しいモーダル論理を提案する。
また、それらの公理化の概要を述べ、許容可能な知識プールのための潜在的なフレームワークについて論じている。
- 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: Information pooling has been extensively formalised across various logical frameworks in distributed systems, characterized by diverse information-sharing patterns. These approaches generally adopt an intersection perspective, aggregating all possible information, regardless of whether it is known or unknown to the agents. In contrast, this work adopts a unique stance, emphasising that sharing knowledge means distributing what is known, rather than what remains uncertain. This paper introduces new modal logics for knowledge pooling and sharing, ranging from a novel language of knowledge pooling to a dynamic mechanism for knowledge sharing. It also outlines their axiomatizations and discusses a potential framework for permissible knowledge pooling.
- Abstract(参考訳): 情報プーリングは、様々な情報共有パターンを特徴とする、分散システムの様々な論理的フレームワークで広く形式化されてきた。
これらのアプローチは一般的に、エージェントが知っているか知らないかに関わらず、すべての可能な情報を集約する、交差点の観点を採用する。
対照的に、この著作は独特なスタンスを採用し、知識の共有とは、何が不確実であるかではなく、既知のものを配布することである、と強調している。
本稿では,知識プーリングの新しい言語から,知識共有のための動的メカニズムまで,知識プーリングと共有のための新しいモーダルロジックを提案する。
また、それらの公理化の概要を述べ、許容可能な知識プールのための潜在的なフレームワークについて論じている。
関連論文リスト
- A Model-oriented Reasoning Framework for Privacy Analysis of Complex Systems [2.001711587270359]
本稿では,システムとその環境のプライバシ特性に関する推論フレームワークを提案する。
異なる論理レベルの知識リークをキャプチャして、質問に答えることができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T06:52:56Z) - Private Knowledge Sharing in Distributed Learning: A Survey [50.51431815732716]
人工知能の台頭は多くの産業に革命をもたらし、社会の働き方を変えた。
異なるエンティティが分散または所有する学習プロセスにおいて、情報を活用することが不可欠である。
現代のデータ駆動サービスは、分散知識エンティティを結果に統合するために開発されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T07:18:23Z) - UNTER: A Unified Knowledge Interface for Enhancing Pre-trained Language
Models [100.4659557650775]
構造化知識と非構造化知識の両方を活用する統一的な視点を提供するために、統一知識インターフェイスUNTERを提案する。
どちらの形態の知識も注入され、UNTERは一連の知識駆動NLPタスクの継続的な改善を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-02T17:33:28Z) - Informed Learning by Wide Neural Networks: Convergence, Generalization
and Sampling Complexity [27.84415856657607]
ドメイン知識が情報学習のパフォーマンスにどのような影響を及ぼすか、なぜ研究する。
本稿では,知識の利点をうまく活用し,ラベルと知識の不完全性のバランスをとるための,汎用的な情報教育目標を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-02T06:28:25Z) - Lexical Knowledge Internalization for Neural Dialog Generation [36.27946635687281]
本稿では,語彙的知識をニューラルダイアログモデルに補完することを目的とした知識内在化(KI)を提案する。
語彙知識の大規模化による課題に対処するため,コントラスト学習アプローチを採用し,トークンレベルの語彙知識検索を効果的に行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-04T08:23:44Z) - Knowledge-Grounded Dialogue Generation with a Unified Knowledge
Representation [78.85622982191522]
既存のシステムは、トレーニングデータでカバーされる限られたトピックのために、目に見えないトピックでうまく機能しない。
本稿では,異なる知識源を均質化した言語モデルであるPLUGについて述べる。
完全に教師された設定の下で最先端のメソッドと同等のパフォーマンスを達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T07:11:02Z) - Contextualized Knowledge-aware Attentive Neural Network: Enhancing
Answer Selection with Knowledge [77.77684299758494]
ナレッジグラフ(KG)による外部知識による回答選択モデル向上のアプローチを幅広く検討しています。
まず、KGの外部知識とテキスト情報との密接な相互作用を考慮し、QA文表現を学習するコンテキスト知識相互作用学習フレームワークであるナレッジアウェアニューラルネットワーク(KNN)を紹介します。
KG情報の多様性と複雑性に対処するために, カスタマイズされたグラフ畳み込みネットワーク (GCN) を介して構造情報を用いた知識表現学習を改善し, コンテキストベースおよび知識ベースの文表現を総合的に学習する コンテキスト型知識認識型アテンシブニューラルネットワーク (CKANN) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T05:52:20Z) - Dimensions of Commonsense Knowledge [60.49243784752026]
我々は,その関係に特に焦点をあてて,広く普及しているコモンセンスソースを調査した。
我々はこれらの関係を13の知識次元に集約し、それぞれがソースにあるより具体的な関係を抽象化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-12T17:52:39Z) - Understanding Few-Shot Commonsense Knowledge Models [39.31365020474205]
トレーニングの常識知識モデルを数ショットで調査します。
数発の訓練システムから得られた知識に対する人間の品質評価は、完全に教師されたシステムから得られた知識の6%以内のパフォーマンスを達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-01T19:01:09Z) - Neuro-symbolic Architectures for Context Understanding [59.899606495602406]
本稿では,データ駆動型アプローチと知識駆動型アプローチの強みを組み合わせたフレームワークとして,ハイブリッドAI手法を提案する。
具体的には、知識ベースを用いて深層ニューラルネットワークの学習過程を導く方法として、ニューロシンボリズムの概念を継承する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T15:04:07Z)
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。