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Enregistrement W4285276683 · doi:10.18653/v1/2022.slpat-1

Ninth Workshop on Speech and Language Processing for Assistive Technologies (SLPAT-2022)

2022· paratext· en· W4285276683 sur OpenAlexaff
Sarah Ebling, Emily Prud’hommeaux, Preethi Vaidyanathan, Sara Candeias, Cecilia Ovesdotter Alm, Kay Chen, Andrew Fowler, Brian Roark, Catherine Middag, Daniel Korzekwa, Dean Neumann, Gayatri Venugopal, Keith Vertanen, Lani Rachel Mathew, Bruno Kessler, Peter Ljunglöf, Simon Judge, Zeerak Talat, Zoey Liu, Annalu Waller, Alexander Gutkin, Jim Hawkins, J. E. COPE, Will Wade, Jay Beavers, Adam Berger, Stephen A. Della Pietra, Vincent Della, T. B. Brown, Benjamin F. Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey C.S. Wu, Clemens Winter, Chris Hesse, Mark Chen, Eric J. Sigler, Ma- Teusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, J. L. Clark, Christopher Berner, Nicola Dragoni, Saverio Giallorenzo, Alberto Lluch, Manuel Mazzara, Sam Newman, Barry Oken, Umut Orhan, Aimee Mooney, Meghan Miller, Melanie Fried‐Oken, Adina M. Panchea, Dominic Létourneau, Simon Brière, Mathieu Hamel, Marc-Antoine Maheux, Cédric Godin, Michel Tousignant, Mathieu Labbé, Anelis Pereira-Vale, Eduardo Fernandez, Raúl Monge, Gabriela Postolache, Pedro Silva Girão, Octa- Vian Adrian, Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Dasher Master's, Matthew Daly, Augustine Webster, Amy Diego, Doug Sawyer, Angela Wilson, Jenn Rubenstein, Katerina Fassov, James Brinton, Johanna Gerlach, Jonathan Mutal, Pierrette Bouillon, Magali Norré, Vincent Vandeghinste, Thomas François

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeparatext
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNinthComputer scienceSpeech technologySpeech recognitionSpeech processingAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present MozoLM, an open-source language model microservice package intended for use in AAC text-entry applications, with a particular focus on the design principles of the library. The intent of the library is to allow the ensembling of multiple diverse language models without requiring the clients (user interface designers, system users or speech-language pathologists) to attend to the formats of the models. Issues around privacy, security, dynamic versus static models, and methods of model combination are explored and specific design choices motivated. Some simulation experiments demonstrating the benefits of personalized language model ensembling via the library are presented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,374 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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