Evaluating reasoning systems
Notice bibliographique
Résumé
A review of the literature on evaluating reasoning systems reveals that it is a very broad area with wide variation in depth and breadth of research on metrics and tests.Consolidation is hampered by nonstandard terminology, differing methodologies, scattered application domains, unpublished algorithmic details, and the effects of domain content and context on the choice of metric and tests.The field of information metrology, which applies to reasoning as a kind of information processing, is still emerging from ad hoc experience in evaluating narrow kinds of information systems.This report begins to bring order to the area by categorizing reasoning systems according to their capabilities.The characteristics of each category can be used as a basis for evaluating and testing reasoning systems claiming to be in that category.Capabilities are analyzed along several dimensions, including representation languages, inference, and user and software interfaces.The report groups representation languages by their relation to first-order logic, and model-theoretic properties, such as soundness and completeness.Inference procedures are divided into deduction, induction, abduction, and analogical reasoning.Capabilities of user and software interfaces are described as they apply to reasoning systems.The report introduces information metrology, model theory, and inference to facilitate understanding of the reasoning categories presented.It concludes with recommendations for future work.Applying the results of this report to evaluation of specific reasoning systems requires further refinement of reasoning categories as needed to support development of test cases of interest to reasoning system users.Then development can proceed on generic test cases for reasoning categories.These are independent of the application, reasoning tool, and computational platform.Finally, based on the generic tests, development can start on specific test cases that are dependent on application, reasoning system tool, and computational platform.These steps can also be applied to user interface and software interface capabilities.This work can only be completed in partnership with users of reasoning systems and reasoning tool providers, to focus effort and reach the level of completeness necessary to put these metrics into practice.
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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 | 0,025 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».