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Enregistrement W56834323

An architectural framework for natural language interfaces to agent systems.

2006· article· en· W56834323 sur OpenAlex
Christel Kemke

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueComputational intelligence · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNatural languageNatural language user interfaceHuman–computer interactionArtificial intelligenceAmbiguityUniversal Networking LanguageNatural language processingProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Christel Kemke University of Manitoba Winnipeg, MB, R3T 2N2 Canada ckemke@cs.umanitoba.ca ABSTRACT In this paper, we describe an architectural framework for the development of natural language interfaces to agent systems. Since the communication between human and artificial agents is mostly task-related, the focus of the suggested architecture is on action representations as core structure and thread in the overall processing. The architectural framework we suggest is based on various forms of action representations and consists of a sequence of transformations, which converts the user’s verbal input into a suitable set of agent actions to produce a response to the input. This process reduces stepwise the complexity and ambiguity of the natural language input by using pre-defined sets of interim actions at different levels, and thus increases the robustness and reliability of the natural language interface. The architecture was employed in the design of several natural language interfaces to agent systems. KEY WORDS Natural Language Interfaces, Human-Agent Communication, Human-Machine Interaction, Knowledge Representation, Ontology, Agent Systems, Action Theory, Description Logic

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,339
Écart entre enseignants0,320 · 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