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Enregistrement W2260214588

Reordering: a stepping-stone to perfect Thai Sign generation

2007· article· en· W2260214588 sur OpenAlexaff
Srisavakon Dangsaart, Kanlaya Naruedomkul, Nick Cercone, Booncharoen Sirinaovakul

Notice bibliographique

RevueComputational intelligence · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSign languageSentenceGrammarSign (mathematics)Natural language processingPhraseMatching (statistics)VocabularyArtificial intelligenceCode (set theory)Programming languageSpeech recognitionLinguisticsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We proposed the Sign Code Reordering approach (SCR) for reordering the intermediate sign codes (ISC) to Sign code script (SCS) generation. SCR uses language structure matching techniques to reduce complicated grammar rules, provide efficient results. SCR comprises three steps: extraction, reordering and integration. The distinction between source and target language in both grammar and vocabulary is concerned in each processing step to ensure the accuracy of reordering. SCR focuses on accurate and acceptable reordering that are not conforming to the original structure. SCR was designed to capture linguistic differences such as phrase, sentence and multi-sentence structures, no matter how long the input sentence is. The SCR prototype system was implemented and tested to reorder a number ISCs. The test results have been proved that SCR arranges ISCs successfully. SCR can be augmented into any NLP application which requires ISC arrangement e.g., T3STS. T3STS translates Thai text into Thai Sign language. Thai Sign language is the language of the Deaf in Thailand.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,293 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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