211 research outputs found

    (b2023 to 2014) The UNBELIEVABLE similarities between the ideas of some people (2006-2016) and my ideas (2002-2008) in physics (quantum mechanics, cosmology), cognitive neuroscience, philosophy of mind, and philosophy (this manuscript would require a REVOLUTION in international academy environment!)

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    (b2023 to 2014) The UNBELIEVABLE similarities between the ideas of some people (2006-2016) and my ideas (2002-2008) in physics (quantum mechanics, cosmology), cognitive neuroscience, philosophy of mind, and philosophy (this manuscript would require a REVOLUTION in international academy environment!

    Computational Stylistics in Poetry, Prose, and Drama

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    The contributions in this edited volume approach poetry, narrative, and drama from the perspective of Computational Stylistics. They exemplify methods of computational textual analysis and explore the possibility of computational generation of literary texts. The volume presents a range of computational and Natural Language Processing applications to literary studies, such as motif detection, network analysis, machine learning, and deep learning

    Enriching open-world knowledge graphs with expressive negative statements

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    Machine knowledge about entities and their relationships has been a long-standing goal for AI researchers. Over the last 15 years, thousands of public knowledge graphs have been automatically constructed from various web sources. They are crucial for use cases such as search engines. Yet, existing web-scale knowledge graphs focus on collecting positive statements, and store very little to no negatives. Due to their incompleteness, the truth of absent information remains unknown, which compromises the usability of the knowledge graph. In this dissertation: First, I make the case for selective materialization of salient negative statements in open-world knowledge graphs. Second, I present our methods to automatically infer them from encyclopedic and commonsense knowledge graphs, by locally inferring closed-world topics from reference comparable entities. I then discuss our evaluation fin-dings on metrics such as correctness and salience. Finally, I conclude with open challenges and future opportunities.Machine knowledge about entities and their relationships has been a long-standing goal for AI researchers. Over the last 15 years, thousands of public knowledge graphs have been automatically constructed from various web sources. They are crucial for use cases such as search engines. Yet, existing web-scale knowledge graphs focus on collecting positive statements, and store very little to no negatives. Due to their incompleteness, the truth of absent information remains unknown, which compromises the usability of the knowledge graph. In this dissertation: First, I make the case for selective materialization of salient negative statements in open-world knowledge graphs. Second, I present our methods to automatically infer them from encyclopedic and commonsense knowledge graphs, by locally inferring closed-world topics from reference comparable entities. I then discuss our evaluation fin-dings on metrics such as correctness and salience. Finally, I conclude with open challenges and future opportunities.Wissensgraphen ĂŒber EntitĂ€ten und ihre Attribute sind eine wichtige Komponente vieler KI-Anwendungen. Wissensgraphen im Webmaßstab speichern fast nur positive Aussagen und ĂŒbersehen negative Aussagen. Aufgrund der UnvollstĂ€ndigkeit von Open-World-Wissensgraphen werden fehlende Aussagen als unbekannt und nicht als falsch betrachtet. Diese Dissertation plĂ€diert dafĂŒr, Wissensgraphen mit informativen Aussagen anzureichern, die nicht gelten, und so ihren Mehrwert fĂŒr Anwendungen wie die Beantwortung von Fragen und die Zusammenfassung von EntitĂ€ten zu verbessern. Mit potenziell Milliarden negativer Aussagen von Kandidaten bewĂ€ltigen wir vier Hauptherausforderungen. 1. Korrektheit (oder PlausibilitĂ€t) negativer Aussagen: Unter der Open-World-Annahme (OWA) reicht es nicht aus, zu prĂŒfen, ob ein negativer Kandidat im Wissensgraphen nicht explizit als positiv angegeben ist, da es sich möglicherweise um eine fehlende Aussage handeln kann. Von entscheidender Bedeutung sind Methoden zur PrĂŒfung großer Kandidatengruppen, und zur Beseitigung falsch positiver Ergebnisse. 2. Bedeutung negativer Aussagen: Die Menge korrekter negativer Aussagen ist sehr groß, aber voller trivialer oder unsinniger Aussagen, z. B. “Eine Katze kann keine Daten speichern.”. Es sind Methoden zur Quantifizierung der Aussagekraft von Negativen erforderlich. 3. Abdeckung der Themen: AbhĂ€ngig von der Datenquelle und den Methoden zum Abrufen von Kandidaten erhalten einige Themen oder EntitĂ€ten in demWissensgraphen möglicherweise keine negativen Kandidaten. Methoden mĂŒssen die FĂ€higkeit gewĂ€hrleisten, Negative ĂŒber fast jede bestehende EntitĂ€t zu entdecken. 4. Komplexe negative Aussagen: In manchen FĂ€llen erfordert das AusdrĂŒcken einer Negation mehr als ein Wissensgraphen-Tripel. Beispielsweise ist “Einstein hat keine Ausbildung erhalten” eine inkorrekte Negation, aber “Einstein hat keine Ausbildung an einer US-amerikanischen UniversitĂ€t erhalten” ist korrekt. Es werden Methoden zur Erzeugung komplexer Negationen benötigt. Diese Dissertation geht diese Herausforderungen wie folgt an. 1. Wir plĂ€dieren zunĂ€chst fĂŒr die selektive Materialisierung negativer Aussagen ĂŒber EntitĂ€ten in enzyklopĂ€dischen (gut kanonisierten) Open-World-Wissensgraphen, und definieren formal drei Arten negativer Aussagen: fundiert, universell abwesend und konditionierte negative Aussagen. Wir stellen die Peer-basierte Negationsinferenz-Methode vor, um Listen hervorstechender Negationen ĂŒber EntitĂ€ten zu erstellen. Die Methode berechnet relevante Peers fĂŒr eine bestimmte EingabeentitĂ€t und verwendet ihre positiven Eigenschaften, um Erwartungen fĂŒr die EingabeentitĂ€t festzulegen. Eine Erwartung, die nicht erfĂŒllt ist, ist ein unmittelbar negativer Kandidat und wird dann anhand von HĂ€ufigkeits-, Wichtigkeits- und Unerwartetheitsmetriken bewertet. 2. Wir schlagen die Methode musterbasierte Abfrageprotokollextraktion vor, um hervorstechende Negationen aus umfangreichen Textquellen zu extrahieren. Diese Methode extrahiert hervorstechende Negationen ĂŒber eine EntitĂ€t, indem sie große Korpora, z.B., die Anfrageprotokolle von Suchmaschinen, unter Verwendung einiger handgefertigter Muster mit negativen SchlĂŒsselwörtern sammelt. 3. Wir fĂŒhren die UnCommonsense-Methode ein, um hervorstechende negative Phrasen ĂŒber alltĂ€gliche Konzepte in weniger kanonisierten commonsense-KGs zu generieren. Diese Methode ist fĂŒr die Negationsinferenz, PrĂŒfung und Einstufung kurzer Phrasen in natĂŒrlicher Sprache konzipiert. Sie berechnet vergleichbare Konzepte fĂŒr ein bestimmtes Zielkonzept, leitet aus dem Vergleich ihrer positiven Kandidaten Negationen ab, und prĂŒft diese Kandidaten im Vergleich zum Wissensgraphen selbst, sowie mit Sprachmodellen (LMs) als externer Wissensquelle. Schließlich werden die Kandidaten mithilfe semantischer ÄhnlichkeitserkennungshĂ€ufigkeitsmaßen eingestuft. 4. Um die Exploration unserer Methoden und ihrer Ergebnisse zu erleichtern, implementieren wir zwei Prototypensysteme. In Wikinegata wird ein System zur PrĂ€sentation der Peer-basierten Methode entwickelt, mit dem Benutzer negative Aussagen ĂŒber 500K EntitĂ€ten aus 11 Klassen untersuchen und verschiedene Parameter der Peer-basierten Inferenzmethode anpassen können. Sie können den Wissensgraphen auch mithilfe einer Suchmaske mit negierten PrĂ€dikaten befragen. Im UnCommonsense-System können Benutzer genau prĂŒfen, was die Methode bei jedem Schritt hervorbringt, sowie Negationen zu 8K alltĂ€glichen Konzepten durchsuchen. DarĂŒber hinaus erstellen wir mithilfe der Peer-basierten Negationsinferenzmethode den ersten groß angelegten Datensatz zu Demografie und Ausreißern in Interessengemeinschaften und zeigen dessen NĂŒtzlichkeit in AnwendungsfĂ€llen wie der Identifizierung unterreprĂ€sentierter Gruppen. 5. Wir veröffentlichen alle in diesen Projekten erstellten DatensĂ€tze und Quellcodes unter https://www.mpi-inf.mpg.de/negation-in-kbs und https://www.mpi-inf.mpg.de/Uncommonsense

    Communication in elite team sports

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    Prestasjoner i eliteidrett inneholder en rekke sammenkoblede faktorer, der teammedlemmer mÄ koordinere innsats i treningsarbeid og i kampsituasjon, mot kollektive mÄl. Kommunikasjon er en sentral faktor som er relatert til teamarbeid i eliteidrett. Kommunikasjon i elitelag er sterkt knyttet til hvordan teammedlemmer samarbeider for Ä lÞse oppgave-relaterte krav, og er samtidig med Ä pÄvirke de sosiale interaksjonene mellom teammedlemmer. Viktigheten av kommunikasjon i team prosesser har blitt fremhevet av flere forskere. Det er likevel behov for mer forskning som undersÞker og utforsker kommunikasjon i elitelag i idrett. Resultatene fra denne avhandlingen fremhever viktigheten av kommunikasjon i elitelag, og utvider forstÄelsen vÄr av identitetsledelse, intrateam kommunikasjon (dvs., aksept, sÊrpreg, humor), kohesjon, og kampspesifikk kommunikasjon. Treneratferd er identifisert som en sentral faktor som pÄvirker kommunikasjon i team prosesser (PI), mens momentum og smitte xi er med Ä pÄvirke kampspesifikk kommunikasjon innad og mellom to konkurrende lag (PIII). Resultatene understreker at treneren og den konkrete situasjonen er viktige faktorer for Ä forstÄ kommunikasjon i elitelag i idrett (PI, PIII). Videre kan vi konkludere med at innholdet og formen av kommunikasjonen (dvs., humor, aksept, kampspesifikk kommunikasjon) pÄvirker gruppedynamiske uttak som kohesjon (dvs., oppgave og sosial), konflikt, smitte, momentum og prestasjon (PI, PII, PIII). Oppsummert bidrar resultatene fra denne avhandlingen til Ä Þke forstÄelsen for noen av de underliggende mekanismene som er utbredt innenfor kommunikasjonsprosesser i elitelag i idrett.publishedVersio

    Digital writing technologies in higher education : theory, research, and practice

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    This open access book serves as a comprehensive guide to digital writing technology, featuring contributions from over 20 renowned researchers from various disciplines around the world. The book is designed to provide a state-of-the-art synthesis of the developments in digital writing in higher education, making it an essential resource for anyone interested in this rapidly evolving field. In the first part of the book, the authors offer an overview of the impact that digitalization has had on writing, covering more than 25 key technological innovations and their implications for writing practices and pedagogical uses. Drawing on these chapters, the second part of the book explores the theoretical underpinnings of digital writing technology such as writing and learning, writing quality, formulation support, writing and thinking, and writing processes. The authors provide insightful analysis on the impact of these developments and offer valuable insights into the future of writing. Overall, this book provides a cohesive and consistent theoretical view of the new realities of digital writing, complementing existing literature on the digitalization of writing. It is an essential resource for scholars, educators, and practitioners interested in the intersection of technology and writing
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