Improving observation-based modeling of other agents using tentative stereotyping and compactification through kd-tree structuring
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose two improvements to modeling other agents based on Observed Situation-Action Pairs and the Nearest Neighbor Rule --reevaluative stereotyping with switching and compactification of observations through kd-tree structuring and the Pseudo-Approximate Nearest Neighbor search. On the one hand, tentative stereotype models allow for good predictions of a modeled agent's behavior even after few observations. Periodic reevaluations of the chosen stereotype and of the stereotyping process itself, in addition to the potential for switching between different stereotypes or to the observation based model aids in dealing with very similar but not identical stereotypes and agents that do not conform to any stereotype. On the other hand, reducing comparisons for the Nearest Neighbor Rule by observation compactification keeps the application of the model efficient even after many observations have been made. Our experiments show that tentative stereotyping significantly improves cases in which the original method performs badly and that reevaluations and switching fortify stereotyping against the potential risk of using an incorrect stereotype. For compactification, our experiments show that using the kd-tree for compactifying observations and the Pseudo-Approximate Nearest Neighbor search for retrieving a Nearest Neighbor improves modeling efficiency when observations are abundant, but is sometimes coupled with a loss of accuracy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle