Conceptual Spaces for Cognitive Architectures: A Lingua Franca for Different Levels of Representation

During the last decades, many cognitive architectures (CAs) have been realized adopting different assumptions about the organization and the representation of their knowledge level. Some of them (e.g. SOAR [35]) adopt a classical symbolic approach, some (e.g. LEABRA[ 48]) are based on a purely connectionist model, while others (e.g. CLARION [59]) adopt a hybrid approach combining connectionist and symbolic representational levels. Additionally, some attempts (e.g. biSOAR) trying to extend the representational capacities of CAs by integrating diagrammatical representations and reasoning are also available [34]. In this paper we propose a reflection on the role that Conceptual Spaces, a framework developed by Peter G¨ardenfors [24] more than fifteen years ago, can play in the current development of the Knowledge Level in Cognitive Systems and Architectures. In particular, we claim that Conceptual Spaces offer a lingua franca that allows to unify and generalize many aspects of the symbolic, sub-symbolic and diagrammatic approaches (by overcoming some of their typical problems) and to integrate them on a common ground. In doing so we extend and detail some of the arguments explored by G¨ardenfors [23] for defending the need of a conceptual, intermediate, representation level between the symbolic and the sub-symbolic one. In particular we focus on the advantages offered by Conceptual Spaces (w.r.t. symbolic and sub-symbolic approaches) in dealing with the problem of compositionality of representations based on typicality traits. Additionally, we argue that Conceptual Spaces could offer a unifying framework for interpreting many kinds of diagrammatic and analogical representations. As a consequence, their adoption could also favor the integration of diagrammatical representation and reasoning in CAs

Spatial Relations and Natural-Language Semantics for Indoor Scenes

Over the past 15 years, there have been increased efforts to represent and communicate spatial information about entities within indoor environments. Automated annotation of information about indoor environments is needed for natural-language processing tasks, such as spatially anchoring events, tracking objects in motion, scene descriptions, and interpretation of thematic places in relationship to confirmed locations. Descriptions of indoor scenes often require a fine granularity of spatial information about the meaning of natural-language spatial utterances to improve human-computer interactions and applications for the retrieval of spatial information. The development needs of these systems provide a rationale as to why—despite an extensive body of research in spatial cognition and spatial linguistics—it is still necessary to investigate basic understandings of how humans conceptualize and communicate about objects and structures in indoor space. This thesis investigates the alignment of conceptual spatial relations and naturallanguage (NL) semantics in the representation of indoor space. The foundation of this work is grounded in spatial information theory as well as spatial cognition and spatial linguistics. In order to better understand how to align computational models and NL expressions about indoor space, this dissertation used an existing dataset of indoor scene descriptions to investigate patterns in entity identification, spatial relations, and spatial preposition use within vista-scale indoor settings. Three human-subject experiments were designed and conducted within virtual indoor environments. These experiments investigate alignment of human-subject NL expressions for a sub-set of conceptual spatial relations (contact, disjoint, and partof) within a controlled virtual environment. Each scene was designed to focus participant attention on a single relation depicted in the scene and elicit a spatial preposition term(s) to describe the focal relationship. The major results of this study are the identification of object and structure categories, spatial relationships, and patterns of spatial preposition use in the indoor scene descriptions that were consistent across both open response, closed response and ranking type items. There appeared to be a strong preference for describing scene objects in relation to the structural objects that bound the room depicted in the indoor scenes. Furthermore, for each of the three relations (contact, disjoint, and partof), a small set of spatial prepositions emerged that were strongly preferred by participants at statistically significant levels based on the overall frequency of response, image sorting, and ranking judgments. The use of certain spatial prepositions to describe relations between room structures suggests there may be differences in how indoor vista-scale space is understood in relation to tabletop and geographic scales. Finally, an indoor scene description corpus was developed as a product of this work, which should provide researchers with new human-subject based datasets for training NL algorithms used to generate more accurate and intuitive NL descriptions of indoor scenes

Measuring economic inequality and inequality aversion..

Het onderwerp van het proefschrift is de evaluatie van inkomensverdeling en. Een inkomensverdeling kan worden vergeleken met een taart die gesneden is in stukken van verschillende grootte, waarbij elk stuk staat voor het welzijnsniveau van één van de leden van de samenleving.&n bsp; Het evalueren van inkomensverdelingen vereist dat we alle denkbare inkomensverdelingen taarten van verschillende grootten en op verschill ende manieren in stukken verdeeld kunnen rangschikken van beste naar s lechtste. Het rangschikkingen van inkomensverdelingen is belangrij k voor tal van toepassingen en relevant voor tal van vragen. Om&nb sp;één voorbeeld te geven, wanneer we een optimaal belastingssysteem wil len ontwerpen moeten we inkomensverdelingen kunnen rangschikken omdat el k bepaald belastingsschema overeenkomt met een bepaalde inkomensverdelin g. De keuze tussen belastingsschemas kan dus worden herleid tot d e keuze tussen inkomensverdelingen. Initieel maken we de veronderstelling dat de leden van de samenleving de zelfde talenten, rechten, noden, enzovoort hebben. Hieruit volgt d at bij het opstellen van rangschikkingen van inkomensverdelingen gelijkh eid een belangrijk ideaal vormt. Immers, er kan geen goede reden w orden gegeven voor verschillen in inkomens vermits alle individuen dezel fde waarden voor de ethisch relevante karakteristieken hebben. Deel I van het proefschrift, bestaande uit hoofdstukken 1 en 2, be handelt rechtstreeks rangschikkingen van inkomensverdelingen en vergelij kingen van inkomensverdelingen op basis van ongelijkheid. In hoofdstuk 1 bespreken we de resultaten van een enquëtestudie waarin w e respondenten keuzes lieten maken tussen verschillende inkomensverdelin gen. Eén van de belangrijkste bevindingen was dat de methoden die de bestaande literatuur over inkomensverdeling aanreikt niet zo goed in staat zijn om de keuzes van de respondenten te beschrijven. In hoofdstuk 2 wordt één van de pijnpunten analytisch uitgewerkt.&n bsp; We tonen aan dat alle maatstaven van ongelijkheid die in de literat uur worden beschouwd zogenaamde combinaties van inkomensverdelingen als ongelijker beschouwen dan de inkomensverdelingen die worden gecombineerd om een voorbeeld te geven, dit betekent dat de inkomensverdeling van een land ongelijker is dan de inkomensverdelingen van elk van haar regio s. Dit wijst op een tekortkoming van de standaardbenadering aange zien verschillende auteurs hebben geargumenteerd dat ook andere oordelen in verband met de ongelijkheid van combinaties plausibel zijn. Bij het vergelijken van inkomensverdelingen is niet alleen het ideaal va n gelijkheid een belangrijke bekommernis. Men zou bijvoorbeeld kun nen argumenteren dat we moeten kiezen voor een ongelijker verdeelde maar grotere taart als de taart maar voldoende groter is en dus voor een vol doende aantal individuen een groter stuk garandeert. In deel II, bestaande uit de hoofdstukken 3, 4 en 5, vergelij ken we rangschikkingen van inkomensverdelingen op basis van de mate waar in ze belang toeschrijven aan het ideaal van gelijkheid, met andere woor den de mate van aversie ten opzichte van ongelijkheid die de rangschikki ngen in zich dragen. Zowel in hoofdstuk 3 als in hoofdstuk 5 bestuderen we de extreem ongelij kheidsaverse positie. Volgens deze ethische positie zijn ongelijkh eden enkel toelaatbaar als ze in ieders voordeel zijn: dat wil zeggen da t we enkel voor een grotere maar ongelijker verdeelde taart kiezen als i edereen een groter stuk krijgt. In hoofdstukken 3 en 5 tonen we va nuit twee verschillende theoretische kaders aan dat deze extreem ongelij kheidsaverse positie wordt vertegenwoordigd door de zogenaamde zwakke ma ximin rangschikkingen. Dit zijn rangschikkingen die steeds de inko mensverdelingen verkiezen die een hoger inkomen garanderen voor het indi vidu met het allerlaagste inkomen. In hoofdstuk 4 gaan we wat verder en beschouwen we een nieuwe methode vo or het maken van vergelijkingen op basis van ongelijkheidsaversie. We tonen aan dat de traditionele methode, de zogenaamde Arrow-Pratt met hode, eigenlijk impliciet aanneemt dat al wat men kan zeggen over ongeli jkheidsvergelijkingen is dat een verdeling waarin iedereen evenveel heef t minder ongelijk is dan één waarin niet iedereen evenveel heeft.&n bsp; Deze visie is te beperkt aangezien er in de literatuur een gevestig d criterium bestaat, het zogenaamde Lorenz criterium, dat toelaat veel v erregaandere ongelijkheidsvergelijkingen te maken. We tonen aan da t een methode om ongelijkheidsaversie te vergelijken gebaseerd op het Lo renz criterium sterk inconsistent is met de traditionele Arrow-Pratt met hode. Zo blijkt bijvoorbeeld het concept van extreme ongelijkheids aversie leeg te zijn wanneer de nieuwe methode wordt gehanteerd. In deel III tenslotte, dat bestaat uit hoofdstukken 6 en 7, l aten we de veronderstelling vallen dat de leden van de samenleving dezel fde talenten, rechten, noden, enzovoort hebben. We nemen aan dat d e individuen op basis van deze karakteristieken recht hebben op bepaalde bedragen die we claims noemen, en die dus typisch zullen verschillen va n individu tot individu. De vraag die we ons stellen is welke verd eling we moeten kiezen als het beschikbare bedrag om te verdelen te klei n is om iedereen zijn of haar claim te kunnen geven. Meer bepaald bestuderen we verdelingsregels die voor elk mogelijk claims probleem&nbs p;één verdeling als meest rechtvaardig aanduiden. Omdat het nastreven van een rechtvaardige verdeling in de context van he t claims probleem overeenkomt met het kiezen van een gepast niveau van o ngelijkheid verschillen in claims kunnen immers verschillen in uitkoms ten rechtvaardigen vergelijken we in hoofdstuk 6 verschillende populai re verdelingsregels op basis van de mate waarin ze belang toeschrijven a an het ideaal van gelijkheid. De resultaten tonen aan dat een zeer algemene rangschikking van deze regels op basis van gelijkheid mog elijk is, ondanks het feit dat de literatuur over het claims probleem ze lden expliciet naar ideeën van gelijkheid verwijst. In hoofdstuk 7, tenslotte, beschrijven we de resultaten van een enquëtes tudie waarin we aan respondenten verschillende claims problemen voorlegd en, en waarbij ze voor elk probleem de volgens hen meest rechtvaardige v erdeling moesten kiezen. Uit de resultaten blijkt dat respondenten hun keuzes goed kunnen worden beschreven in termen van ongelijkheid.&nb sp; Zo zullen respondenten bijvoorbeeld geneigd zijn om voor meer gelijk e verdelingen te kiezen naarmate het te verdelen bedrag kleiner is.

Acquiring and Harnessing Verb Knowledge for Multilingual Natural Language Processing

Advances in representation learning have enabled natural language processing models to derive non-negligible linguistic information directly from text corpora in an unsupervised fashion. However, this signal is underused in downstream tasks, where they tend to fall back on superficial cues and heuristics to solve the problem at hand. Further progress relies on identifying and filling the gaps in linguistic knowledge captured in their parameters. The objective of this thesis is to address these challenges focusing on the issues of resource scarcity, interpretability, and lexical knowledge injection, with an emphasis on the category of verbs. To this end, I propose a novel paradigm for efficient acquisition of lexical knowledge leveraging native speakers’ intuitions about verb meaning to support development and downstream performance of NLP models across languages. First, I investigate the potential of acquiring semantic verb classes from non-experts through manual clustering. This subsequently informs the development of a two-phase semantic dataset creation methodology, which combines semantic clustering with fine-grained semantic similarity judgments collected through spatial arrangements of lexical stimuli. The method is tested on English and then applied to a typologically diverse sample of languages to produce the first large-scale multilingual verb dataset of this kind. I demonstrate its utility as a diagnostic tool by carrying out a comprehensive evaluation of state-of-the-art NLP models, probing representation quality across languages and domains of verb meaning, and shedding light on their deficiencies. Subsequently, I directly address these shortcomings by injecting lexical knowledge into large pretrained language models. I demonstrate that external manually curated information about verbs’ lexical properties can support data-driven models in tasks where accurate verb processing is key. Moreover, I examine the potential of extending these benefits from resource-rich to resource-poor languages through translation-based transfer. The results emphasise the usefulness of human-generated lexical knowledge in supporting NLP models and suggest that time-efficient construction of lexicons similar to those developed in this work, especially in under-resourced languages, can play an important role in boosting their linguistic capacity.ESRC Doctoral Fellowship [ES/J500033/1], ERC Consolidator Grant LEXICAL [648909