Notice bibliographique
Résumé
Computing with words (CWW) is an intelligent computing methodology for processing words, linguistic variables, and their semantics, which mimics the natural-language-based reasoning mechanisms of human beings in soft computing, semantic computing, and cognitive computing. The central objects in CWW techniques are words and linguistic variables, which may be formally modeled by abstract concepts that are a basic cognitive unit to identify and model a concrete entity in the real world and an abstract object in the perceived world. Therefore, concepts are the most fundamental linguistic entities that carries certain meanings in expression, thinking, reasoning, and system modeling, which may be formally modeled as an abstract and dynamic mathematical structure in denotational mathematics. This paper presents a formal theory for concept and knowledge manipulations in CWW known as concept algebra. The mathematical models of abstract and concrete concepts are developed based on the object-attribute-relation (OAR) theory. The formal methodology for manipulating knowledge as a concept network is described. Case studies demonstrate that concept algebra provides a generic and formal knowledge manipulation means, which is capable of dealing with complex knowledge and their algebraic operations in CWW.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».