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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,044

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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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