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Enregistrement W4378384185 · doi:10.31234/osf.io/54z93

Formalizing theories of storage versus computation with Tree-based Grammars

2023· preprint· en· W4378384185 sur OpenAlexafffund
Emily Morgan, Rabia Ergin, Timothy J. O’Donnell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteMcGill UniversityCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchNational Science Foundation
Mots-clésRule-based machine translationComputer scienceTree (set theory)ComputationTree-adjoining grammarTheoretical computer scienceL-attributed grammarArtificial intelligenceProgramming languageNatural language processingMathematicsContext-free grammarCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we will explore why Tree-based Grammars (e.g. Johnson et al., 2007; Joshi & Schabes, 1997; O’Donnell, 2015; Scha et al., 1999) are useful to formalize and test theories of storage versus composition in language. In particular, we highlight how different learning frameworks for these grammars formalize different predictions about which preconstructed chunks will be stored holistically versus which sequences will be constructed compositionally. These frameworks thus provide a principled way of exploring the space of possibilities between full-decomposition theories (in which only the smallest possible units are stored) and full-storage theories (in which anything and everything is stored).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0050,019
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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