Notice bibliographique
Résumé
This paper takes on the task of providing a formal system of dialogue CE in which the speech acts of requesting and pro-viding an explanation are represented as dialogue moves in the system. CE has opening rules, locution rules, dialogue rules, success rules and closing rules. The system is meant to be simple and basic, to provide a platform for develop-ing more specialized formal dialogue systems of explanation used for specific purposes. The dialogical theory of explana-tion postulates that an explanation is a dialogue between two parties, one of whom asks a question requesting understand-ing of something which he or she claims not to understand, while the other offers a response that claims to convey the requested understanding to the party asking the question. In the last half of the twentieth century, the dominant model of explanation was the covering law (deductive-nomological) model associated with Hempel (1965), its chief advocate. This model took an explanation to be a de-ductive inference from a set of facts called initial conditions and a set of general rules to a proposition to be explained. It would have been anathema to the analytical philosophers who accepted this model to suggest that an explanation should be thought of as a dialogue between two parties. Times have changed. Much recent work in AI has been based the dialogue model of explanation. Cawsey’s work (1992) on computational generation of explanatory dia-logue used an interactive or dialogue approach, and Moore’s dialogue-based analysis of explanation for advice-giving in expert systems (1995) can also be cited. According to Moore (1995, p. 1) explanation is “an inherently incremental and interactive process ” that requires a dialogue between an ex-planation presenter who is trying to explain something and a questioner who has asked for an explanation. The dialog-ical model of explanation has also been advocated and de-veloped by Schank and his colleagues in cognitive science
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».