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Enregistrement W2108703806 · doi:10.1145/2468356.2468803

We need to talk

2013· article· en· W2108703806 sur OpenAlex
Cosmin Munteanu, Matt Jones, Sharon Oviatt, Stephen Brewster, Gerald Penn, Steve Whittaker, Nitendra Rajput, Amit A. Nanavati

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and dialogue systems
Établissements canadiensUniversity of TorontoNational Research Council CanadaResearch and Productivity Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceUsabilityLeverage (statistics)Natural languageHuman–computer interactionNatural (archaeology)Domain (mathematical analysis)Spoken languagePerceptionSpeech communityNatural language understandingSpeech processingNatural language processingArtificial intelligenceLinguisticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speech and natural language remain our most natural form of interaction; yet the HCI community have been very timid about focusing their attention on designing and developing spoken language interaction techniques. This may be due to a widespread perception that perfect domain-independent speech recognition is an unattainable goal. Progress is continuously being made in the engineering and science of speech and natural language processing, however, and there is also recent research that suggests that many applications of speech require far less than 100% accuracy to be useful in many contexts. Engaging the CHI community now is timely -- many recent commercial applications, especially in the mobile space, are already tapping the increased interest in and need for natural user interfaces (NUIs) by enabling speech interaction in their products. As such, the goal of this panel is to bring together interaction designers, usability researchers, and general HCI practitioners to discuss the opportunities and directions to take in designing more natural interactions based on spoken language, and to look at how we can leverage recent advances in speech processing in order to gain widespread acceptance of speech and natural language interaction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,009

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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