論文の概要: Ornithologist: Towards Trustworthy "Reasoning" about Central Bank Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09083v1
- Date: Wed, 14 May 2025 02:36:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.352197
- Title: Ornithologist: Towards Trustworthy "Reasoning" about Central Bank Communications
- Title(参考訳): 鳥類学者:中央銀行のコミュニケーションに関する信頼できる「推論」を目指して
- Authors: Dominic Zaun Eu Jones,
- Abstract要約: 私は、弱教師付きテキスト分類システムを開発し、中央銀行のテキストの派手さと行き詰まりを測る。
鳥類学者は「分類学を指導した推論」を使い、大きな言語モデルに人間による決定木を導く。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: I develop Ornithologist, a weakly-supervised textual classification system and measure the hawkishness and dovishness of central bank text. Ornithologist uses ``taxonomy-guided reasoning'', guiding a large language model with human-authored decision trees. This increases the transparency and explainability of the system and makes it accessible to non-experts. It also reduces hallucination risk. Since it requires less supervision than traditional classification systems, it can more easily be applied to other problems or sources of text (e.g. news) without much modification. Ornithologist measurements of hawkishness and dovishness of RBA communication carry information about the future of the cash rate path and of market expectations.
- Abstract(参考訳): 私は、弱教師付きテキスト分類システムであるOrnithologistを開発し、中央銀行のテキストのホークネスとドヴィッシュネスを測定します。
鳥類学者は'taxonomy-guided reasoning' を使い、人間による決定木による大きな言語モデルを導く。
これにより、システムの透明性と説明性が向上し、非専門家にもアクセスできるようになる。
幻覚のリスクも減らす。
従来の分類システムよりも監督力の低いため、多くの変更を加えることなく、他の問題やテキストソース(例えばニュース)に容易に適用できる。
鳥類学者によるRBAコミュニケーションのホークネスとドビッシュネスの測定は、キャッシュレートパスの将来と市場期待に関する情報を運んでいる。
関連論文リスト
- Epidemiology-informed Network for Robust Rumor Detection [59.89351792706995]
本稿では, 疫学知識を統合し, 性能を高めるための新しい疫学情報ネットワーク(EIN)を提案する。
疫学理論をうわさ検出に適応させるため,各利用者が情報源情報に対する姿勢を付加することが期待されている。
実験結果から,提案したEINは実世界のデータセット上で最先端の手法より優れるだけでなく,樹木の深度にまたがる堅牢性も向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T00:43:32Z) - The future of human-centric eXplainable Artificial Intelligence (XAI) is not post-hoc explanations [3.7673721058583123]
本稿では、ポストホックな説明可能性から解釈可能なニューラルネットワークアーキテクチャの設計へのシフトを提案する。
我々は、人間中心型XAIの5つのニーズを特定し、ニューラルネットワークの解釈と設計のための2つのスキームを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-01T15:24:47Z) - NeuroExplainer: Fine-Grained Attention Decoding to Uncover Cortical
Development Patterns of Preterm Infants [73.85768093666582]
我々はNeuroExplainerと呼ばれる説明可能な幾何学的深層ネットワークを提案する。
NeuroExplainerは、早産に伴う幼児の皮質発達パターンの解明に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-01T12:48:12Z) - RHO ($\rho$): Reducing Hallucination in Open-domain Dialogues with
Knowledge Grounding [57.46495388734495]
本稿では、知識グラフ(KG)からリンクされたエンティティと関係述語を表現したRHO(rho$)を提案する。
本稿では,(1)テキスト埋め込みと対応するKG埋め込みを組み合わせるための局所知識基盤,(2)注目機構を介してRHOにマルチホップ推論能力を持たせるためのグローバル知識基盤を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-03T10:36:34Z) - NELLIE: A Neuro-Symbolic Inference Engine for Grounded, Compositional, and Explainable Reasoning [59.16962123636579]
本稿では,Prologベースの推論エンジンを新たに提案する。
我々は手作りのルールを、ニューラルネットワークモデリング、ガイド付き生成、半密検索の組み合わせで置き換える。
我々の実装であるNELLIEは、完全に解釈可能なエンドツーエンドの基底QAを示す最初のシステムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T00:54:44Z) - Rethinking Search: Making Experts out of Dilettantes [55.90140165205178]
情報を必要とする場合、ユーザは専門家と関わりたがるが、検索エンジンのような情報検索システムに目を向けることが多い。
本稿では,古典的情報検索と大規模学習済み言語モデルからアイデアをいかに合成し,専門家の助言の約束を真に果たすシステムへと進化させるかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-05T18:40:00Z) - LioNets: A Neural-Specific Local Interpretation Technique Exploiting
Penultimate Layer Information [6.570220157893279]
解釈可能な機械学習(IML)は研究の緊急のトピックである。
本稿では,テキストデータと時系列データに適用される局所的,神経特異的な解釈プロセスに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-13T09:39:33Z) - A Survey on Neural Network Interpretability [25.27545364222555]
解釈性は、深層ネットワークが他の研究分野で強力なツールになるのに望ましい特性である。
本研究では,エンゲージメントのタイプ(パッシブ対アクティブ解釈アプローチ),説明のタイプ,焦点の3次元に整理した新しい分類法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T15:09:50Z) - A Controllable Model of Grounded Response Generation [122.7121624884747]
現在のエンドツーエンドのニューラルネットワークモデルは、応答生成プロセスにセマンティックコントロールを課す柔軟性を本質的に欠いている。
我々は制御可能な接地応答生成(CGRG)と呼ばれるフレームワークを提案する。
このフレームワークを用いることで、会話のようなRedditデータセットでトレーニングされた、新しいインダクティブアテンション機構を備えたトランスフォーマーベースのモデルが、強力な生成ベースラインを上回っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-01T21:22:08Z)
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。