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Enregistrement W3038017159 · doi:10.65109/ympu2037

Epistemic Plan Recognition

2020· article· en· W3038017159 sur OpenAlexaff
Maayan Shvo, Toryn Q. Klassen, Shirin Sohrabi, Sheila A. McIlraith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, Reasoning, and Knowledge
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpistemic modal logicPlan (archaeology)Computer scienceEpistemologyArtificial intelligenceSet (abstract data type)Task (project management)Process (computing)Epistemic virtueMultimodal logicEngineeringPhilosophyDescription logicProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The plan recognition task is to infer an actor's plan and goal given observations about its behavior. We submit that in some cases, for plan recognition to be effective and complete, it must appeal to a notion of epistemics to i) recognize epistemic goals, where the actor is trying to achieve some state of knowledge or belief; and ii) model the observer, and its knowledge of the actor, as first class elements of the plan recognition process. To this end, we formalize the notion of Epistemic Plan Recognition, which builds on two growing areas of research: epistemic planning and plan recognition. Our epistemic plan recognition specification appeals to an epistemic logic framework to represent agent beliefs. To realize our specification, we cast the epistemic plan recognition problem as an epistemic planning problem, whose solutions can be generated using existing epistemic planning tools. Finally, we evaluate our approach by utilizing and comparing existing epistemic planners on a diverse set of epistemic plan recognition problems.

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 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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0000,002

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,165 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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