論文の概要: Contributions to the Decision Theoretic Foundations of Machine Learning and Robust Statistics under Weakly Structured Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10195v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 13:39:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 14:00:46.606811
• Title: Contributions to the Decision Theoretic Foundations of Machine Learning and Robust Statistics under Weakly Structured Information
• Title（参考訳）: 弱構造化情報に基づく機械学習とロバスト統計の意思決定理論の基礎への貢献
• Authors: Christoph Jansen,
• Abstract要約: この論文の中核は、コントリビューション1から10の名でページ5に記載された10の出版物によって形成されている。 この論文に続く章、すなわち A から C の部分と結論の発言は、論文をより大きな科学的文脈に配置するのに役立つ。 下記のテキストの目的は、読者がこの興味深く重要な研究分野全体への、簡単かつ高レベルなアクセスを提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This habilitation thesis is cumulative and, therefore, is collecting and connecting research that I (together with several co-authors) have conducted over the last few years. Thus, the absolute core of the work is formed by the ten publications listed on page 5 under the name Contributions 1 to 10. The references to the complete versions of these articles are also found in this list, making them as easily accessible as possible for readers wishing to dive deep into the different research projects. The chapters following this thesis, namely Parts A to C and the concluding remarks, serve to place the articles in a larger scientific context, to (briefly) explain their respective content on a less formal level, and to highlight some interesting perspectives for future research in their respective contexts. Naturally, therefore, the following presentation has neither the level of detail nor the formal rigor that can (hopefully) be found in the papers. The purpose of the following text is to provide the reader an easy and high-level access to this interesting and important research field as a whole, thereby, advertising it to a broader audience.
• Abstract（参考訳）: このリハビリテーション論は累積的であり、私(複数の共著者)が過去数年間に行った研究を収集し、繋ぎ合わせている。 従って、作品の絶対核は、コントリビューション1〜10の名でページ5に記載された10の出版物によって形成される。 これらの記事の完全なバージョンへの参照もこのリストにあるので、さまざまな研究プロジェクトを深く掘り下げたい読者にとって、可能な限り簡単にアクセスできる。 この論文に続く章、すなわちA部からC部まで、そしてその結論は、論文をより大きな科学的文脈に配置し、よりフォーマルでないレベルでそれぞれの内容を説明すること、そして、それぞれの文脈における将来の研究に対する興味深い視点を強調することに役立つ。 当然、以下のプレゼンテーションには詳細や形式的な厳密さが(願わくば)記載されていない。 下記のテキストの目的は、読者がこの興味深く重要な研究分野全体への簡単かつ高レベルなアクセスを提供することであり、それによってより広い読者に宣伝することである。

関連論文リスト

• ChatGPT Application In Summarizing An Evolution Of Deep Learning Techniques In Imaging: A Qualitative Study [0.0]
  ChatGPT 3.5は、最大3000個のトークンの内容を1ページに格納する能力を示す。 我々は7つの学術論文を選定し、これらの記事の要約を生成するために利用可能なChatGPTサービスを利用した。 本来の記事とは対照的に、要約の技術的な深みはわずかに減少していた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T23:22:37Z)
• Scientific Opinion Summarization: Paper Meta-review Generation Dataset, Methods, and Evaluation [55.00687185394986]
  本稿では,論文レビューをメタレビューに合成する,科学的意見要約の課題を提案する。 ORSUMデータセットは、47のカンファレンスから15,062のメタレビューと57,536の論文レビューをカバーしている。 実験の結果,(1)人間による要約は,議論の深みや特定の領域に対するコンセンサスや論争の特定など,必要な基準をすべて満たしていないこと,(2)タスクの分解と反復的自己調整の組み合わせは,意見の強化に強い可能性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T02:33:35Z)
• The Semantic Reader Project: Augmenting Scholarly Documents through AI-Powered Interactive Reading Interfaces [54.2590226904332]
  本稿では,研究論文を対象とした動的読解インタフェースの自動作成を目的としたセマンティック・リーダー・プロジェクトについて述べる。 10のプロトタイプインターフェースが開発され、300人以上の参加者と現実世界のユーザが読書体験を改善している。 本論文は,研究論文を読む際,学者と公衆の面を巡って構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T02:47:09Z)
• NLPeer: A Unified Resource for the Computational Study of Peer Review [58.71736531356398]
  NLPeer - 5万以上の論文と5つの異なる会場からの1万1千件のレビューレポートからなる、初めて倫理的にソースされたマルチドメインコーパス。 従来のピアレビューデータセットを拡張し、解析および構造化された論文表現、豊富なメタデータ、バージョニング情報を含む。 我々の研究は、NLPなどにおけるピアレビューの体系的、多面的、エビデンスに基づく研究への道のりをたどっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-12T12:29:38Z)
• Making Science Simple: Corpora for the Lay Summarisation of Scientific Literature [21.440724685950443]
  PLOS(大規模)とeLife(medium-scale)の2つの新しい階層化データセットを提案する。 私たちは、データセット間の可読性と抽象性の異なるレベルを強調しながら、レイサマリーの徹底的な特徴付けを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T15:28:30Z)
• CitationIE: Leveraging the Citation Graph for Scientific Information Extraction [89.33938657493765]
  引用論文と引用論文の参照リンクの引用グラフを使用する。 最先端技術に対するエンド・ツー・エンドの情報抽出の大幅な改善を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T03:00:12Z)
• Bringing Structure into Summaries: a Faceted Summarization Dataset for Long Scientific Documents [30.09742243490895]
  FacetSumは、Emeraldのジャーナル記事上に構築された顔の要約ベンチマークである。 データセットの分析と実験結果から,構造を要約に組み込むことの重要性が明らかになった。 我々は、FacetSumが要約研究のさらなる進歩を促し、NLPシステムの開発を促進すると信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T22:58:38Z)
• What's New? Summarizing Contributions in Scientific Literature [85.95906677964815]
  本稿では,論文のコントリビューションと作業状況について,個別の要約を生成するために,論文要約のアンタングル化という新たなタスクを導入する。 本稿では,学術論文のS2ORCコーパスを拡張し,コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・レファレンス・ラベルを付加する。 本稿では, 生成した出力の関連性, 新規性, 絡み合いを報告する総合的自動評価プロトコルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-06T02:23:01Z)
• NLPContributions: An Annotation Scheme for Machine Reading of Scholarly Contributions in Natural Language Processing Literature [0.0]
  本稿では,自然言語処理(NLP)論文の学術的貢献を捉えるためのアノテーションイニシアチブについて述べる。 我々は,5つの情報抽出タスクへのコントリビューションを提示する50のNLP-ML学術論文に対するパイロット演習に基づくアノテーションタスクを開発する。 我々は,NLPコントリビューションの方法論が,そのさらなる洗練と発展に向けて,このトピックについてより広範な議論を巻き起こすことを想定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T10:04:39Z)
• From Standard Summarization to New Tasks and Beyond: Summarization with Manifold Information [77.89755281215079]
  テキスト要約は、原文書の短く凝縮した版を作成することを目的とした研究分野である。 現実世界のアプリケーションでは、ほとんどのデータは平易なテキスト形式ではない。 本稿では,現実のアプリケーションにおけるこれらの新しい要約タスクとアプローチについて調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-10T14:59:36Z)

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。