Improving observation-based modeling of other agents using tentative stereotyping and compactification through kd-tree structuring
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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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».