On the Measurement of Negotiation Dialogue Games
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, multiagent systems became a widely used technology in everyday life. More studies are needed to evaluate these systems from different aspects such as evaluating agent dialogues, the participants to these dialogues, and the protocols governing the dialogues, etc. In this paper, we define new measures for dialogue games from an external agent's point of view. In particular, two measurement sets are proposed: in the first set, we use Shannon entropy to measure the certainty index of the dialogue. This involves i) using Shannon entropy to measure the agent's certainty about each move during the dialogue; and ii) using Shannon entropy to measure the certainty of the agents about the whole dialogue with two different ways. The first way is by taking the average of the certainty index of all moves, and the second way is by determining all possible dialogues and applying the general formula of Shannon entropy. In the second set, we introduce two metrics: i) measuring the goodness of the agents in the real dialogue (i.e. the dialogue that effectively happened between the participants); and ii) measuring the farness of the agents from the right dialogue (i.e. the best dialogue that can be produced by two agents if they know the knowledge bases of each other). Many dialogue game types have been proposed in multiagent systems. In this paper, we focus on one specific type, namely quantitative negotiation such as bargaining.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».