Notice bibliographique
Résumé
This thesis discusses the implementation of a set of logical forms to enrich the way meaning is modeled in a vector-based system of conceptual memory.Vector-space models can account for a variety of psycho-linguistic phenomena by representing relationships between concepts as distance in a high-dimensional space.But they lack logical organizational structure without which inferential operations are impossible.Augmenting cognitive architectures with innate, logical structures might be the key to resolving this issue.But proposing such structures risks over-attributing the complexity of behavior to complexity in the architecture.I propose using Kant's critical work for a strong theory to select a minimal set of logical forms.The Kantian logical forms are implemented onto vector space architecture in a system (Kantian-HDM) created in R programming language and has been published on GitHub.The results of the simulations run in the system are presented along with a description of the inferential behavior exhibited.First and foremost, I would like to thank my co-supervisors Andrew Brook and Robert West.Without Andrew's brilliant course on Kant, I would never have been able to give this work the philosophical direction vital to it.The many discussions I had with Rob were crucially important to stay motivated as I navigated the highly intersectional domain of this work.Their support in preparation and writing of this thesis was critical for its success.Second, I am grateful to Raj Singh for introducing me to the domain of computational linguistics and providing key feedback for this work.Thirdly, I want to extend my gratitude to Mathew Kelly who made himself available to help me through the often obscure literature and models on the topic of this thesis.I must also take a moment to thank my parents and sister who never faltered in their support for my pursuits.Finally, I would like to thank Garima Arora
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».