論文の概要: Degrees, Levels, and Profiles of Contextuality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26692v2
• Date: Wed, 01 Apr 2026 09:34:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 02:36:13.080206
• Title: Degrees, Levels, and Profiles of Contextuality
• Title（参考訳）: 文脈性の評価・レベル・プロファイル
• Authors: Ehtibar N. Dzhafarov, Victor H. Cervantes,
• Abstract要約: 確率変数系の文脈性プロファイルという新しい概念を導入する。 本研究は, 文脈性の曲線を, システムを考慮したレベルに関連づけることによって, どのように特徴付けることができるかを示す。 文脈性分析は, 文脈性についてよく構築された尺度と組み合わせて適用可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new notion, that of a contextuality profile of a system of random variables. Rather than characterizing a system's contextuality by a single number, its overall degree of contextuality, we show how it can be characterized by a curve relating degree of contextuality to level at which the system is considered. A system is represented at level n if one only considers the joint distributions with no more than n variables, ignoring higher-order joint distributions. We show that the level-wise contextuality analysis can be used in conjunction with any well-constructed measure of contextuality. We present a method of concatenated systems to explore contextuality profiles systematically, and we apply it to the contextuality profiles for three major measures of contextuality proposed in the literature.
• Abstract（参考訳）: 確率変数系の文脈性プロファイルという新しい概念を導入する。 システムの文脈度を1つの数で特徴づけるのではなく、その全体的文脈度を、システムの考慮するレベルに対する文脈度の曲線によって特徴付けることができるかを示す。 系がレベル n で表されるのは、n 変数以外の共役分布のみを考慮し、高次共役分布を無視する場合である。 文脈性分析は, 文脈性についてよく構築された尺度と組み合わせて適用可能であることを示す。 本稿では,文脈性プロファイルを体系的に探索する統合システムを提案するとともに,文脈性プロファイルを3つの主要な文脈性尺度に適用する。

関連論文リスト

• Hypercyclic systems of measurements and patterns of contextuality [0.0]
  文脈性の概念の基本的な性質に基づいて選択された文脈性に関する4つの尺度について考察する。 測定系が変化するにつれて、どちらかが変化し、もう一方が一定である。 ハイパーサイクリックシステムでは、文脈性の尺度の2つが互いに関数であることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T17:20:43Z)
• PropSegmEnt: A Large-Scale Corpus for Proposition-Level Segmentation and Entailment Recognition [63.51569687229681]
  文中の各命題の文的含意関係を個別に認識する必要性について論じる。 提案するPropSegmEntは45K以上の提案のコーパスであり, 専門家によるアノテートを行う。 我々のデータセット構造は、(1)文書内の文章を命題の集合に分割し、(2)異なるが、トポジカルに整合した文書に対して、各命題の含意関係を分類するタスクに類似している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T04:03:33Z)
• An Inclusive Notion of Text [69.36678873492373]
  テキストの概念の明確さは再現可能で一般化可能なNLPにとって不可欠である,と我々は主張する。 言語的および非言語的要素の2層分類を導入し,NLPモデリングに使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T14:26:43Z)
• Contextuality and Informational Redundancy [0.0]
  確率変数の非文脈的システムは、新しい変数の集合が加わったとしても、その各変数が古い変数の同じ文脈的関数によって得られるとしても、文脈的になることがある。 この事実は文脈性の定義から従い、その実演は矛盾する連結系に対しては自明である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-06T16:06:38Z)
• Textual Entailment Recognition with Semantic Features from Empirical Text Representation [60.31047947815282]
  テキストが仮説を包含するのは、仮説の真の価値がテキストに従う場合に限る。 本稿では,テキストと仮説のテキストの包含関係を同定する新しい手法を提案する。 本手法では,テキスト・ハイブリッド・ペア間の意味的含意関係を識別できる要素ワイド・マンハッタン距離ベクトルベースの特徴を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T10:03:51Z)
• A note on the relation between the Contextual Fraction and CNT2 [0.0]
  循環と呼ばれるシステムのクラス内の$textCNTF=2textCNT_2$は、文脈研究において顕著な役割を担っていることを証明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T01:56:02Z)
• Improving Machine Reading Comprehension with Contextualized Commonsense Knowledge [62.46091695615262]
  我々は、機械読解の理解を改善するために、常識知識を抽出することを目指している。 構造化知識を文脈内に配置することで,関係を暗黙的に表現することを提案する。 我々は,教師の学習パラダイムを用いて,複数種類の文脈的知識を学生機械読取機に注入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-12T17:20:01Z)

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。