論文の概要: ConceptCarve: Dynamic Realization of Evidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07228v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 19:09:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:21:44.070759
• Title: ConceptCarve: Dynamic Realization of Evidence
• Title（参考訳）: ConceptCarve: 証拠の動的実現
• Authors: Eylon Caplan, Dan Goldwasser,
• Abstract要約: 本研究では,従来の検索手法とLCMを用いて検索空間を動的に特徴付けるエビデンス検索フレームワークであるConceptCarveを紹介する。 実験の結果,ConceptCarveはソーシャルメディアコミュニティ内での証拠発見において,従来の検索システムを超えていることがわかった。 また、コミュニティ全体で異なる複雑な思考パターンを質的に分析するために、コミュニティのエビデンスを解釈可能な表現も作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.91823526731224
• License:
• Abstract: Finding evidence for human opinion and behavior at scale is a challenging task, often requiring an understanding of sophisticated thought patterns among vast online communities found on social media. For example, studying how gun ownership is related to the perception of Freedom, requires a retrieval system that can operate at scale over social media posts, while dealing with two key challenges: (1) identifying abstract concept instances, (2) which can be instantiated differently across different communities. To address these, we introduce ConceptCarve, an evidence retrieval framework that utilizes traditional retrievers and LLMs to dynamically characterize the search space during retrieval. Our experiments show that ConceptCarve surpasses traditional retrieval systems in finding evidence within a social media community. It also produces an interpretable representation of the evidence for that community, which we use to qualitatively analyze complex thought patterns that manifest differently across the communities.
• Abstract（参考訳）: 人間の意見や行動の証拠を大規模に見つけることは難しい課題であり、ソーシャルメディアで見られる膨大なオンラインコミュニティの高度な思考パターンを理解する必要がある。 例えば、銃の所有が自由の認識とどのように関連しているかを研究するには、ソーシャルメディア投稿よりも大規模に運用できる検索システムが必要であるが、一方で、(1)抽象概念インスタンスの識別、(2)異なるコミュニティ間で異なるインスタンス化が可能な2つの主要な課題に対処する必要がある。 本研究では,従来の検索手法とLCMを用いて検索空間を動的に特徴付けるエビデンス検索フレームワークであるConceptCarveを紹介する。 実験の結果,ConceptCarveはソーシャルメディアコミュニティ内での証拠発見において,従来の検索システムを超えていることがわかった。 また、コミュニティ全体で異なる複雑な思考パターンを質的に分析するために、コミュニティのエビデンスを解釈可能な表現も作成します。

関連論文リスト

• Is What You Ask For What You Get? Investigating Concept Associations in Text-to-Image Models [24.851041038347784]
  テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、現実のアプリケーションでますます使われている。 望ましいタスクに適したイメージを生成するために、これらのモデルを監査する必要性が高まっている。 視覚言語モデルの条件分布を特徴付けるフレームワークであるConcept2Conceptを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T21:42:53Z)
• SocialGFs: Learning Social Gradient Fields for Multi-Agent Reinforcement Learning [58.84311336011451]
  マルチエージェント強化学習のための新しい勾配に基づく状態表現を提案する。 オフラインサンプルからソーシャルグラデーションフィールド(SocialGF)を学習するために,デノジングスコアマッチングを採用している。 実際に、SocialGFをMAPPOなど、広く使われているマルチエージェント強化学習アルゴリズムに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T04:12:19Z)
• SoMeLVLM: A Large Vision Language Model for Social Media Processing [78.47310657638567]
  ソーシャルメディア処理のための大規模ビジョン言語モデル(SoMeLVLM)を提案する。 SoMeLVLMは、知識と理解、応用、分析、評価、作成を含む5つの重要な機能を備えた認知フレームワークである。 実験により,複数のソーシャルメディアタスクにおいて,SoMeLVLMが最先端のパフォーマンスを達成できることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T14:02:45Z)
• Models of symbol emergence in communication: a conceptual review and a guide for avoiding local minima [0.0]
  計算シミュレーションは、通信の出現に関する仮説をテストする一般的な方法である。 我々は、いくつかの最も代表的なモデルの仮定と説明的対象を特定し、既知の結果を要約する。 この観点から、意味ある象徴的コミュニケーションの出現をモデル化する道のりをスケッチする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T12:53:03Z)
• Retrieval Augmentation for Commonsense Reasoning: A Unified Approach [64.63071051375289]
  検索強化コモンセンス推論(RACo)の統一的枠組みを提案する。 提案するRACoは,他の知識強化手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T23:49:08Z)
• Community as a Vague Operator: Epistemological Questions for a Critical Heuristics of Community Detection Algorithms [0.0]
  我々は「コミュニティ」と呼ばれるノードとエッジのパターンとしてのネットワーク科学の数字の性質と結果を分析することを目的としている。 2002年にミシェル・ギルバン(英語版)とマーク・ニューマン(英語版)(英語版)が広めた「コミュニティ」の創始について、異なる系統を網羅的に理解することができる。 我々は,「コミュニティ」が,ソーシャルネットワーキングサイトにおけるエコーチャンバーの生成などの社会的関係を再構築する力で,真の抽象化として機能できると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T08:46:57Z)
• The dynamics of belief: continuously monitoring and visualising complex systems [0.0]
  人間のコンテキストにおけるAIの台頭は、自動化されたシステムに対する新たな要求を透明で説明可能なものにします。 我々は、複雑な人間の文脈でデジタルシステムを考えるための理論的枠組みを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T11:51:35Z)
• Learning Triadic Belief Dynamics in Nonverbal Communication from Videos [81.42305032083716]
  非言語コミュニケーションはエージェント間で豊富な社会情報を伝達することができる。 本論文では,エージェントの精神状態を表現,モデル化,学習,推論するために,異なる非言語的コミュニケーションキューを組み込んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T00:52:04Z)
• COSMO: Conditional SEQ2SEQ-based Mixture Model for Zero-Shot Commonsense Question Answering [50.65816570279115]
  社会的文脈の暗黙的な原因と影響の特定は、機械が常識的推論を実行できるようにする駆動能力である。 この領域における現在のアプローチには、目に見えない状況に直面して常識推論を行う能力がない。 本稿では,動的かつ多様なコンテンツ生成機能を備えた条件付きSEQ2SEQベースの混合モデル(COSMO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T07:08:19Z)

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。