Notice bibliographique
Résumé
Efficient algorithms for temporal reasoning are essential in knowledge-based systems. This is central in many areas of Artificial Intelligence including scheduling, planning, plan recognition, and natural language understanding. As such, scalability is a crucial consideration in temporal reasoning. While reasoning in the interval algebra is NP-complete, reasoning in the less expressive point algebra is tractable. In this paper, we explore an extension to the work of Gerevini and Schubert which is based on the point algebra. In their seminal framework, temporal relations are expressed as a directed acyclic graph partitioned into chains and supported by a \emphmetagraph data structure, where time points or events are represented by vertices, and directed edges are labelled with < or ≤ . They are interested in fast algorithms for determining the strongest relation between two events. They begin by developing fast algorithms for the case where all points lie on a chain. In this paper, we are interested in a generalization of this, namely we consider the problem of finding the maximum ''distance'' between two vertices in a \emphchain; this problem arises in real world applications such as in process control and crew scheduling. We describe an O(n) time preprocessing algorithm for the maximum distance problem on chains. It allows queries for the maximum number of < edges between two vertices to be answered in O(1) time. This matches the performance of the algorithm of Gerevini and Schubert for determining the strongest relation holding between two vertices in a chain.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,008 |
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 ».