The mathematics of language learning
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, attention has gradually shifted from the estimation of parameters to the learning of linguistic structure (for a survey see Smith 2011). The Mathematics of Language (MOL) SIG put together this tutorial, composed of three lectures, to highlight some alternative learning paradigms in speech, syntax, and semantics in the hopes of accelerating this trend. Compounding the enormous variety of formal models one may consider is the bewildering range of ML techniques one may bring to bear. In addition to the surprisingly useful classical techniques inherited from multivariate statistics such as Principal Component Analysis (PCA, Pearson 1901) and Linear Discriminant Analysis (LDA, Fisher 1936), computational linguists have experimented with a broad range of neural net, nearest neighbor, maxent, genetic/evolutionary, decision tree, max margin, boost, simulated annealing, and graphical model learners. While many of these learners became standard in various domains of ML, within CL the basic HMM approach proved surprisingly resilient, and it is only very recently that deep learning techniques from neural computing are becoming competitive not just in speech, but also in OCR, paraphrase, sentiment analysis, parsing and vector-based semantic representations. The first lecture will provide a mathematical introduction to some of the fundamental techniques that lie beneath these linguistic applications of neural networks, such as: BFGS optimization, finite difference approximations of Hessians and Hessianfree optimization, contrastive divergence and variational inference. Lecture 1: The mathematics of neural computing – Penn Recent results in acoustic modeling, OCR, paraphrase, sentiment analysis, parsing and vectorbased semantic representations have shown that natural language processing, like so many other corners of artificial intelligence, needs to pay more attention to neural computing. I Gaussian Mixture Models • Lagrange’s theorem • Stochastic gradient descent • typical acoustic models using GMMs and
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».