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Enregistrement W4385571975 · doi:10.18653/v1/2023.cawl-1.9

Disambiguating Numeral Sequences to Decipher Ancient Accounting Corpora

2023· preprint· en· W4385571975 sur OpenAlexaff
Logan Born, M. Willis Monroe, Kathryn Kelley, Anoop Sarkar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumeral systemComputer scienceDECIPHERScripting languageNatural language processingBootstrapping (finance)Artificial intelligenceNotationSet (abstract data type)Task (project management)Selection (genetic algorithm)DevanagariArithmeticProgramming languageMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numeration system encodes abstract numeric quantities as concrete strings of written characters.The numeration systems used by modern scripts tend to be precise and unambiguous, but this was not so for the ancient and partially-deciphered proto-Elamite (PE) script, where written numerals can have up to four distinct readings depending on the system that is used to read them.We consider the task of disambiguating between these readings in order to determine the values of the numeric quantities recorded in this corpus.We algorithmically extract a list of possible readings for each PE numeral notation, and contribute two disambiguation techniques based on structural properties of the original documents and classifiers learned with the bootstrapping algorithm.We also contribute a test set for evaluating disambiguation techniques, as well as a novel approach to cautious rule selection for bootstrapped classifiers.Our analysis confirms existing intuitions about this script and reveals previously-unknown correlations between tablet content and numeral magnitude.This work is crucial to understanding and deciphering PE, as the corpus is heavily accountingfocused and contains many more numeric tokens than tokens of text.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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