論文の概要: Toten: A Knowledge-Based System For Structure-Preserving Representation Of Physical Quantities And Technical Notation In Brazilian Portuguese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19626v2
• Date: Wed, 24 Jun 2026 13:29:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 17:05:29.952058
• Title: Toten: A Knowledge-Based System For Structure-Preserving Representation Of Physical Quantities And Technical Notation In Brazilian Portuguese
• Title（参考訳）: Toten:ブラジルポルトガル語における物理量と技術的表記の構造保存のための知識ベースシステム
• Abstract要約: 技術的テキストを定量的に処理するAIパイプラインは、物理量、数、単位、記号表現が無傷である入力に依存する。 入力表現が各技術エンティティ全体を型付き単位として保存する知識ベースシステムTOTENを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI pipelines that reason quantitatively over technical text depend on input where physical quantities, numbers, units, and symbolic expressions arrive intact; when these entities fragment at tokenization, errors propagate downstream. Byte-Pair Encoding, optimized for vocabulary compression, is blind to such entities and fragments them into arbitrary subwords -- a problem aggravated in technical Brazilian Portuguese. We present TOTEN, a knowledge-based system whose input representation preserves each technical entity as a whole, typed unit: vocabulary is not derived statistically but classified declaratively under a formal ontology of engineering entities (OEE). The core is the triple <O, classify, {inst_tau}>: types, principles, and invariants; a classifier mapping raw text into typed regions; and instantiators yielding a self-descriptive representation. Integrity rests on deterministic coupling to three external authorities: Pint (dimensional), Unicode Character Database (typographic), and RSLP (Portuguese morphology). We evaluate four properties verifiable by construction -- atomicity, dimensional equivalence, typographic robustness, numerical reconstruction -- on an internal benchmark (EngQuant, N=800) and four Brazilian Portuguese external corpora (N=1771 eligible cases), and report detection recall. Against eight state-of-the-art baselines, TOTEN reaches unit atomicity in all contrasts and reconstruction of 0.775-0.904 externally vs. 0.627-0.703 for the best (Quantulum3); on EngQuant, 0.780 vs. 0.340. Differences are significant (McNemar, Holm-corrected). Spearman correlation between internal and external rankings confirms concurrent validity of the control benchmark. TOTEN shows statistical parity with Pint in dimensional equivalence. The result is a structurally faithful, auditable, low-cost input layer for intelligent systems on technical knowledge, without generative models.
• Abstract（参考訳）: 技術的テキストを定量的に処理するAIパイプラインは、物理量、数、単位、記号表現が無傷である入力に依存する。 語彙圧縮に最適化されたByte-Pair Encodingは、このようなエンティティに盲目であり、任意のサブワードにフラグメントする。 入力表現が各技術エンティティ全体を型付き単位として保存する知識ベースシステムであるTOTENについて述べる。 コアは、3つの<O, classify, {inst_tau}>: type, principles, and invariants, a classifier, a raw text mapping to typed region, and instantiator yield a self-descriptive representation。 積分性は、ピント(次元)、Unicode文字データベース(タイポグラフィ)、RSLP(ポルトガル語形態学)の3つの外部当局との決定論的結合に依存している。 内部ベンチマーク (EngQuant, N=800) とブラジルの4つの外部コーパス (N=1771例) を用いて, 構築により検証可能な4つの特性(原子性, 次元等価性, タイポグラフィロバスト性, 数値再構成)を評価し, レポート検出のリコールを行った。 最先端の8つのベースラインに対して、TOTENは全てのコントラストにおいて単位原子性に達し、外部では0.775-0.904、外部では0.627-0.703、EngQuantでは0.780、0.340となっている。 違いは大きい(McNemar, Holm-corrected)。 内部ランクと外部ランクのスピアマン相関は、制御ベンチマークの同時妥当性を確認する。 TOTENは次元同値性においてピントと統計的に同値である。 その結果は、構造的に忠実で監査可能で低コストで、生成モデルなしで、技術的知識に基づくインテリジェントなシステムのための入力層となる。

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