論文の概要: Exploring the Technology Landscape through Topic Modeling, Expert Involvement, and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13252v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 22:18:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:59:24.583523
• Title: Exploring the Technology Landscape through Topic Modeling, Expert Involvement, and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: トピックモデリング,エキスパート参加,強化学習による技術景観の探索
• Authors: Ali Nazari, Michael Weiss,
• Abstract要約: 本研究では,特定の技術分野の進歩を探求する手法を提案する。 トピックモデリング、エキスパートインプット、強化学習(RL)を組み合わせる。 このフレームワークは、進化する技術的景観を探索するための堅牢なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48342038441006807
• License:
• Abstract: This study presents a method for exploring advancements in a specific technological domain. It combines topic modeling, expert input, and reinforcement learning (RL). The proposed approach has three key steps: (1) generate aspect-based topic models using expert-weighted keywords to emphasize critical aspects, (2) analyze similarities and entropy changes by comparing topic distributions across iterative models, and (3) refine topic selection using reinforcement learning (RL) with a modified reward function that integrates changes in topic divergence and similarity across iterations. The method is tested on quantum communication documents with a focus on advances in cryptography and security protocols. The results show the method's effectiveness and can identify, rank, and track trends that match expert input. The framework provides a robust tool for exploring evolving technological landscapes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,特定の技術分野の進歩を探求する手法を提案する。 トピックモデリング、エキスパートインプット、強化学習(RL)を組み合わせる。 提案手法は,(1)重要な側面を強調するために,専門家重み付きキーワードを用いたアスペクトベースのトピックモデルを生成すること,(2)反復モデル間でのトピック分布を比較して類似性やエントロピーの変化を分析すること,(3)反復間のトピックのばらつきと類似性を統合した改良された報酬関数を用いた強化学習(RL)を用いたトピック選択を行うこと,の3つの重要なステップを有する。 この方法は、暗号やセキュリティプロトコルの進歩に焦点をあてて、量子通信文書上でテストされる。 結果は,本手法の有効性を示し,専門家の入力と一致する傾向を特定し,ランク付けし,追跡することができる。 このフレームワークは、進化する技術的景観を探索するための堅牢なツールを提供する。

関連論文リスト

• Boosting CNN-based Handwriting Recognition Systems with Learnable Relaxation Labeling [48.78361527873024]
  本稿では,2つの異なる手法の強みを組み込んだ手書き文字認識手法を提案する。 本稿では,アルゴリズムの収束を加速し,システム全体の性能を向上させるスペーシフィケーション手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T15:12:28Z)
• Multimodal Relation Extraction with Cross-Modal Retrieval and Synthesis [89.04041100520881]
  本研究は,対象物,文,画像全体に基づいて,テキストおよび視覚的証拠を検索することを提案する。 我々は,オブジェクトレベル,画像レベル,文レベル情報を合成し,同一性と異なるモダリティ間の推論を改善する新しい手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T15:26:13Z)
• Deep networks for system identification: a Survey [56.34005280792013]
  システム識別は、入力出力データから動的システムの数学的記述を学習する。 同定されたモデルの主な目的は、以前の観測から新しいデータを予測することである。 我々は、フィードフォワード、畳み込み、リカレントネットワークなどの文献で一般的に採用されているアーキテクチャについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T12:38:31Z)
• Knowledge-Aware Bayesian Deep Topic Model [50.58975785318575]
  本稿では,事前知識を階層型トピックモデリングに組み込むベイズ生成モデルを提案する。 提案モデルでは,事前知識を効率的に統合し,階層的なトピック発見と文書表現の両面を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T09:16:05Z)
• T3-Vis: a visual analytic framework for Training and fine-Tuning Transformers in NLP [0.0]
  本稿では,研究者を支援する視覚分析フレームワークの設計と実装について述べる。 我々のフレームワークは、ユーザーがモデルの異なる面を探索できる直感的な概要を提供する。 これは、モデルコンポーネントと入力シーケンスの異なる部分の重要性を計算する組込みアルゴリズム群を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T02:20:46Z)
• Deep Learning Schema-based Event Extraction: Literature Review and Current Trends [60.29289298349322]
  ディープラーニングに基づくイベント抽出技術が研究ホットスポットとなっている。 本稿では,ディープラーニングモデルに焦点をあて,最先端のアプローチを見直し,そのギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T16:32:45Z)
• Topic-Aware Multi-turn Dialogue Modeling [91.52820664879432]
  本稿では,トピック認識発話を教師なしでセグメント化して抽出する,多元対話モデリングのための新しいソリューションを提案する。 トピック・アウェア・モデリングは、新たに提案されたトピック・アウェア・セグメンテーション・アルゴリズムとトピック・アウェア・デュアル・アテンション・マッチング(TADAM)ネットワークによって実現されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T08:43:06Z)
• A Joint introduction to Gaussian Processes and Relevance Vector Machines with Connections to Kalman filtering and other Kernel Smoothers [5.035807711584951]
  本稿では,確率ベイズ的スキームの領域にまたがる2つの手法と回帰のためのカーネル手法を紹介する。 これらのモデルの背後にある数学的概念の理解を提供し、他の手法との関係を強調する。 これは、この2つの手法に焦点を当てた、これまでで最も詳細な研究であり、データサイエンス、信号処理、機械学習、人工知能全般の領域における理論的な理解と実践者に関連する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-19T12:22:41Z)
• Lights and Shadows in Evolutionary Deep Learning: Taxonomy, Critical Methodological Analysis, Cases of Study, Learned Lessons, Recommendations and Challenges [15.954992915497874]
  バイオインスパイアされた最適化アルゴリズムとディープラーニングモデルの融合については、多くのことが述べられている。 3つの軸 – 最適化と分類,批判的分析,課題 – は,2つのテクノロジの合併というビジョンを概説している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-09T00:25:06Z)
• Semi-Supervised Learning Approach to Discover Enterprise User Insights from Feedback and Support [9.66491980663996]
  本稿では,Deep Learning と Topic Modeling を利用した,革新的なセミスーパーバイザラーニング手法を提案する。 このアプローチは、教師付き学習と新しい確率的・セマンティックハイブリッドトピック推論(PSHTI)モデルを組み合わせたBERTベースのマルチクラス化アルゴリズムである。 本システムは,Webクローリングを通じて製品に関するドメイン知識を活用することで,トップワードを自己ヘルプ問題にマッピングすることを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T01:18:00Z)

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。