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Enregistrement W4289713080 · doi:10.1109/isit50566.2022.9834362

Coded Categorization in Massive Random Access

2022· article· en· W4289713080 sur OpenAlexaff
Ryan Song, Kareem M. Attiah, Wei Yu

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrder (exchange)Base (topology)CombinatoricsListing (finance)Set (abstract data type)Computer scienceCode (set theory)Discrete mathematicsAlgorithmInformation retrievalMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers a massive random access scenario in which a small set of k users out of a large number of n potential users are active at any given time, and a central base-station wishes to send a common message to the active users in order to label them into a finite number of categories. Specifically, given c possible categories, the base-station wishes to send label ℓ to a set of kℓusers, where ℓ ∈ {1, …, c} and $\sum\nolimits_{\ell = 1}^c {{k_\ell } = k} $. Assuming that n, k1, …, kcare fixed, we ask: what is the minimum rate of the common message that the base-station needs to send so that the correct label is received at each of the k active users? This paper shows that instead of a conventional scheme of listing the indices of the users followed by their labels, which requires a common message rate of $k\left( {\log (n) + H\left( {\frac{{{k_1}}}{k}, \ldots ,\frac{{{k_c}}}{k}} \right)} \right)$ bits, it is possible to construct a fixed-length common message code with a rate of just $kH\left( {\frac{{{k_1}}}{k}, \ldots ,\frac{{{k_c}}}{k}} \right)$ bits plus a term that scales in n as O(log log(n)) for fixed k1, …, kc, where H(•) is the entropy of a probability distribution. If a variable-length code is permitted, the minimum common message rate is characterized as $kH\left( {\frac{{{k_1}}}{k}, \ldots ,\frac{{{k_c}}}{k}} \right) + O(1)$ bits, with no dependence on n. Finally, if k1, …, kcdeviate from the values for which the common message is designed, an additional cost per user equal to a Kullback-Leibler divergence term would be incurred.

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)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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