Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classifying Peace in Global Media Using RAG and Intergroup Reciprocity

論文の概要: Classifying Peace in Global Media Using RAG and Intergroup Reciprocity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13865v1
Date: Tue, 01 Oct 2024 20:29:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-10 14:30:29.629980
Title: Classifying Peace in Global Media Using RAG and Intergroup Reciprocity
Title（参考訳）: RAGとグループ間相互性を用いたグローバルメディアの平和の分類
Authors: K. Lian, L. S. Liebovitch, M. Wild, H. West, P. T. Coleman, F. Chen, E. Kimani, K. Sieck,
Abstract要約: 本稿では,RaGモデルとPIR/NIR(Positive and Negative Intergroup Reciprocity)の概念を用いて,グローバルメディアにおける平和の洞察を識別するための新しいアプローチを提案する。 PIRとNIRの定義を精査することにより、メディア記事に表されるグループ間関係をより正確かつ有意義に分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: This paper presents a novel approach to identifying insights of peace in global media using a Retrieval Augmented Generation (RAG) model and concepts of Positive and Negative Intergroup Reciprocity (PIR/NIR). By refining the definitions of PIR and NIR, we offer a more accurate and meaningful analysis of intergroup relations as represented in media articles. Our methodology provides insights into the dynamics that contribute to or detract from peace at a national level.
Abstract（参考訳）: 本稿では,RaGモデルとPIR/NIR(Positive and Negative Intergroup Reciprocity)の概念を用いて,グローバルメディアにおける平和の洞察を識別するための新しいアプローチを提案する。 PIRとNIRの定義を精査することにより、メディア記事に表されるグループ間関係をより正確かつ有意義に分析する。我が国の方法論は、国家レベルでの平和に貢献する、あるいは引き離すダイナミックスに関する洞察を提供する。

関連論文リスト

Improving Dialogue Agents by Decomposing One Global Explicit Annotation with Local Implicit Multimodal Feedback [71.55265615594669]
本稿では,LLMに基づく対話エージェントをグローバルな(対話レベル)報酬に基づいて整列する手法について述べるとともに,自然に発生するマルチモーダル信号も考慮する。我々は,GELI手法の性能を評価するために定量的,質的な人間の研究を行い,ベースライン手法と比較して,様々な対話的指標に一貫した改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-17T20:21:26Z)
Adaptive Global-Local Representation Learning and Selection for Cross-Domain Facial Expression Recognition [54.334773598942775]
ドメインシフトは、クロスドメイン顔表情認識(CD-FER)において重要な課題となる適応的グローバルローカル表現学習・選択フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-20T02:21:41Z)
Connecting the Dots in News Analysis: Bridging the Cross-Disciplinary Disparities in Media Bias and Framing [34.41723666603066]
我々は、現在支配的な方法論は、理論的メディア研究において対処される複雑な問題や効果に対処するに足りていないと論じる。我々はオープンな質問を議論し、理論と予測モデルの間の特定されたギャップを埋めるための可能な方向を提案し、その評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-14T23:57:55Z)
Mutual Guidance and Residual Integration for Image Enhancement [43.282397174228116]
本稿では,効果的な双方向グローバルローカル情報交換を行うための相互誘導ネットワーク(MGN)を提案する。本設計では,グローバルな関係のモデリングに重点を置き,一方がローカルな情報処理にコミットする2ブランチのフレームワークを採用する。その結果、グローバルとローカルの両方のブランチは、相互情報集約のメリットを享受できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-25T06:12:39Z)
Occupancy Information Ratio: Infinite-Horizon, Information-Directed, Parameterized Policy Search [21.850348833971722]
我々は、占領情報比(OIR)と呼ばれる、無限水平強化学習(RL)のための情報指向型目標を提案する。 OIRは、豊富な基盤構造を享受し、スケーラブルでモデルフリーなポリシーサーチ手法が自然に適用される目的を示す。準コンカベ最適化と線形プログラミング理論をマルコフ決定過程に利用することにより、基礎となるモデルが知られている場合、OIR問題をコンカベプログラミング手法で変換・解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-21T18:40:03Z)
An Entropy-guided Reinforced Partial Convolutional Network for Zero-Shot Learning [77.72330187258498]
エントロピー誘導強化部分畳み込みネットワーク(ERPCNet)を提案する。 ERPCNetは、人間のアノテーションのない意味的関連性と視覚的相関に基づいて、局所性を抽出し、集約する。グローバルな協力的局所性を動的に発見するだけでなく、ポリシー勾配最適化のためにより高速に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-03T11:13:13Z)
Global Aggregation then Local Distribution for Scene Parsing [99.1095068574454]
提案手法は,エンドツーエンドのトレーニング可能なブロックとしてモジュール化され,既存のセマンティックセグメンテーションネットワークに容易に接続可能であることを示す。私たちのアプローチでは、Cityscapes、ADE20K、Pascal Context、Camvid、COCO-stuffといった主要なセマンティックセグメンテーションベンチマークに基づいて、新しい最先端の技術を構築できます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-28T03:46:57Z)
Similarity Reasoning and Filtration for Image-Text Matching [85.68854427456249]
画像-テキストマッチングのための類似度グラフ推論と注意フィルタリングネットワークを提案する。類似性グラフ推論(SGR)モジュールを1つのグラフ畳み込みニューラルネットワークに頼り、局所的および大域的アライメントの両方と関係性を考慮した類似性を推論する。 Flickr30K と MSCOCO のデータセット上での最先端性能を実現する上で,提案手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-05T06:29:35Z)
Interpreting Deep Neural Networks with Relative Sectional Propagation by Analyzing Comparative Gradients and Hostile Activations [37.11665902583138]
DNN(Deep Neural Networks)の出力予測を分解するための新しいアトリビューション手法であるRelative Sectional Propagation(RSP)を提案する。我々は、敵対的因子をターゲットの属性を見つけるのを妨げる要素として定義し、活性化ニューロンの非抑制的な性質を克服するために区別可能な方法でそれを伝播させる。本手法により,従来の帰属法と比較して,DNNのクラス識別性や活性化ニューロンの詳細な解明により,DNNの予測を分解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-07T03:11:07Z)
Global Context Aware RCNN for Object Detection [1.1939762265857436]
我々はGCA (Global Context Aware) RCNNと呼ばれる新しいエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを提案する。 GCAフレームワークの中核となるコンポーネントは、グローバルな特徴ピラミッドとアテンション戦略の両方を特徴抽出と特徴改善に使用する、コンテキスト認識メカニズムである。最後に,モデルの複雑さと計算負担をわずかに増加させる軽量バージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-04T14:56:46Z)
Global Context-Aware Progressive Aggregation Network for Salient Object Detection [117.943116761278]
我々は,低レベルな外観特徴,高レベルな意味特徴,グローバルな文脈特徴を統合化するための新しいネットワークGCPANetを提案する。提案手法は, 定量的かつ定性的に, 最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-02T04:26:10Z)

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。