Proceedings of the 8th international conference on Multimodal interfaces
Notice bibliographique
Résumé
Multimodal interaction is a domain of research that is based on the intuition that humans bring a broad bandwidth of interactive resources to bear in our interactions with other people and with our environment (and computers). It is a rich ground for interdisciplinary research that spans the detection and tracking of human behavior, the production of visual, physical, and audible signals for human consumption, the system architectures, approaches and theories for integrating these varied inputs and outputs, and the experimental methods and evaluations for such multimodal interfaces. As such, multimodal interfaces invite insights from such fields as human-computer interaction, spoken language understanding, natural language understanding, image processing, computer vision, pattern recognition, experimental psychology, psycholinguistics, social psychology, computer-supported cooperative work.These proceedings include the papers accepted for presentation at the Eighth International Conference on Multimodal Interfaces (ICMI'06) held in Banff, Canada on the November 2-4, 2006. These proceedings are published by ACM.The papers included in these proceedings were selected from 102 contributions with 81 full papers submitted by researchers worldwide. A full double-blind review process was employed. Each paper was allocated for review to four members of the Program Committee, with one serving as the primary reviewer. There were 104 reviewers, each of whom reviewed at least one paper. The process yielded 18 acceptances for oral presentations, and 22 for poster presentations. These papers represent some of the latest developments in the research of multimodal interfaces.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,152 | 0,065 |
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 ».