論文の概要: Strengthening Proportionality in Temporal Voting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22513v1
- Date: Wed, 28 May 2025 16:02:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.714123
- Title: Strengthening Proportionality in Temporal Voting
- Title(参考訳): 時間投票における比例性の向上
- Authors: Bradley Phillips, Edith Elkind, Nicholas Teh, Tomasz Wąs,
- Abstract要約: 承認投票による時間投票の枠組みにおける比例表現について検討する。
我々は,JR,PJR,EJRのより強力な変種について検討し,より要求の高い多元公理の時相適応を導入する。
我々は,EJR+とFJRの2つの公理が,いずれの選挙においても満足できるまま,EJRを強化していることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.55552582336426
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study proportional representation in the framework of temporal voting with approval ballots. Prior work adapted basic proportional representation concepts -- justified representation (JR), proportional JR (PJR), and extended JR (EJR) -- from the multiwinner setting to the temporal setting. Our work introduces and examines ways of going beyond EJR. Specifically, we consider stronger variants of JR, PJR, and EJR, and introduce temporal adaptations of more demanding multiwinner axioms, such as EJR+, full JR (FJR), full proportional JR (FPJR), and the Core. For each of these concepts, we investigate its existence and study its relationship to existing notions, thereby establishing a rich hierarchy of proportionality concepts. Notably, we show that two of our proposed axioms -- EJR+ and FJR -- strengthen EJR while remaining satisfiable in every temporal election.
- Abstract(参考訳): 承認投票による時間投票の枠組みにおける比例表現について検討する。
従来の作業では, 基本比例表現の概念, 正則表現 (JR), 比例JR (PJR), 拡張JR (EJR) を乗算条件から時間条件へ適用した。
我々の研究は、EJRを超えて行く方法を紹介し、検討する。
具体的には,JR,PJR,EJRのより強力な変種を検討するとともに,EJR+,FJR,フル比例JR,FPJR,コアといった,より要求の高いマルチウィンナー公理の時相適応を導入する。
これらの概念のそれぞれについて、その存在を調査し、既存の概念との関係について検討し、比例概念の豊かな階層を確立する。
特に、EJR+とFJRの2つの公理が、いずれの選挙においても満足できるまま、EJRを強化していることを示す。
関連論文リスト
- Full Proportional Justified Representation [6.62942789921787]
マルチウィンター投票では、有権者の承認投票を比例代表する委員会を形成することが不可欠である。
正当性表現(JR)の概念は、いかなる大きな「結束的な」有権者集団も比例的に「代表」すべきだと要求する。
FPJR(Full Proportional Justified Representation)と呼ばれる組み合わせ(C2)-(R1)について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-21T10:13:28Z) - SiReRAG: Indexing Similar and Related Information for Multihop Reasoning [96.60045548116584]
SiReRAGは、類似情報と関連する情報の両方を明示的に考慮する新しいRAGインデックス方式である。
SiReRAGは、3つのマルチホップデータセットの最先端インデックス手法を一貫して上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-09T04:56:43Z) - Towards Fair RAG: On the Impact of Fair Ranking in Retrieval-Augmented Generation [53.285436927963865]
フェアネスを意識したランキングを組み込んだRAGシステムに関する最初の総合的研究について述べる。
フェアネスを意識した検索は、しばしばランキングの有効性と生成品質を維持または改善する。
本結果は,検索と生成の両段階において,アイテム側の公平さの重要性を浮き彫りにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-17T23:10:04Z) - Proportional Fairness in Clustering: A Social Choice Perspective [14.226371312639145]
我々はChenらによる比例クラスタリング問題(ICML'19)について検討し、計算社会選択におけるマルチウィンナー投票の分野と関連づける。
比例フェアネスに対する近似は、個人フェアネスに対する近似であり、その逆でもあることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T14:12:56Z) - The Leximin Approach for a Sequence of Collective Decisions [6.3734441349747035]
ラウンドロビン,最大ナッシュ福祉,レキシミンの3つのメカニズムの公正性を解析した。
オフライン環境では、3つのメカニズムが比例的あるいは近似的な結果を見つからないことを示す。
オンライン環境では、比例性や緩和を保証することは不可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-29T11:28:27Z) - Data as voters: instance selection using approval-based multi-winner voting [1.597617022056624]
機械学習(あるいはデータマイニング)におけるインスタンス選択問題に対する新しいアプローチを提案する。
私たちのモデルでは、インスタンスは有権者と候補者として二重の役割を担います。
SVM では,EJR や PJR を満たすいくつかの投票規則を用いて,平均精度をわずかに向上させた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T22:00:23Z) - Hybrid Rule-Neural Coreference Resolution System based on Actor-Critic
Learning [53.73316523766183]
コアレゾリューションシステムは2つの主要なタスクに取り組む必要がある。
ひとつのタスクは、潜在的な言及のすべてを検出することであり、もう1つは、可能な言及ごとに前者のリンクを学習することである。
本稿では,アクター・クリティカル・ラーニングに基づく複合ルール・ニューラル・コア参照解決システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T08:55:47Z) - Joint Passage Ranking for Diverse Multi-Answer Retrieval [56.43443577137929]
質問に対する複数の異なる回答をカバーするために、パスの取得を必要とする探索不足の問題であるマルチアンサー検索について検討する。
モデルが別の有効な答えを逃す費用で同じ答えを含む通路を繰り返すべきではないので、このタスクは、検索された通路の共同モデリングを必要とします。
本稿では,再順位に着目したジョイントパス検索モデルであるJPRを紹介する。
回収された通路の合同確率をモデル化するために、JPRは、新しい訓練および復号アルゴリズムを備えた通路のシーケンスを選択する自動回帰リタイナを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-17T04:48:36Z) - Dual-mode ASR: Unify and Improve Streaming ASR with Full-context
Modeling [76.43479696760996]
本稿では,ストリーミングとフルコンテキスト音声認識の両方に共通重みを持つ単一エンドツーエンドのASRモデルをトレーニングするための統合フレームワークであるDual-mode ASRを提案する。
そこで本研究では,ストリーミングASRのレイテンシと精度が,重み共有とフルコンテキストASRの連成訓練のメリットを顕著に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-12T21:12:56Z)
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。