Notice: file_put_contents(): Write of 2016 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 12288 of 14304 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Цифровой геноцид | Telegram Webview: gulagdigital/2920 -
Telegram Group & Telegram Channel
Нобелевская премия, институты и LLM

Не самый большой знаток работ Аджемоглу и, признаюсь, читать его книги "Почему богатые страны"(имейте институты и имейте их сто лет назад, желающие могут почитать Ватоадмина/Василия Тополева) было непросто. Но поговорим лучше о старой Нобелевке, писал о ней год назад.

"Грамматика институтов" — подход, предложенный Сью Кроуфорд и Элионор Остром в 1995 году. Он фокусируется на синтаксических структурных элементах, которые составляют и формируют институции. В 2009 году Элинор Остром получила премию памяти А. Нобеля по экономике за анализ феномена "economic governance" (термина, которому сложно подобрать точное русскоязычное обозначение).

Ссылка: https://www.group-telegram.com/evidence_guide/9

Широкое распространение подхода "грамматики институтов" затрудняют высокие временные и ресурсные затраты. В статье предлагается использовать машинное обучение и анализировать тексты с помощью методов NLP (обработка естественного языка). В качестве примера используется анализ 19 документов, регламентирующих работу пищевой отрасли.

Rice, Douglas, et al. "Machine Coding of Policy Texts with the Institutional Grammar." Public Administration. December 2020.
Ссылка: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/padm.12711

Этапы анализа:

1. Текст обрабатывается и размечается с помощью методов NLP для учета нестандартного форматирования: специфической пунктуации (тире, "буллеты" и т.п.) и сложной структуры текста. Для этого используется пакет Stanford CoreNLP на языке R.

2. Далее текст размечается по правилам "грамматики институтов" с помощью машинного обучения с учителем. Выделяются следующие 6 синтаксических элементов:

- Атрибут (Attribute, [A]) – актор, к которому относится утверждение.
- Цель (Aim, [I]) – действие утверждения.
- Деонтика (Deontic, [D]) – предписание, что актор должен или не должен делать.
- Объект (Object, [B]) – объект, к которому относится действие.
- Условие (Condition, [C]) – временные, пространственные или регуляторные ограничения.
- Or else (O) – стимул для выполнения или невыполнения действия (например, наказание за нарушение).

Эти элементы объединяются в набор, обозначаемый как ABDICO.

Пример:
Предложение: "Операции, сертифицированные как органические в соответствии с Национальной программой США по органическому производству, должны ежегодно представлять план органической системы, в противном случае сертификация будет отменена."

Разметка:
- Атрибут: "Операции, сертифицированные как органические..."
- Деонтика: "должны"
- Цель: "представлять"
- Объект: "план органической системы"
- Условие: "ежегодно"
- Or else: "в противном случае сертификация будет отменена"

В статье использовался набор из 19 документов, регламентирующих работу пищевой отрасли. Все слова, размеченные вручную как элементы "грамматики институтов", были разделены на обучающее множество (8320 слов) и множество для оценки (922 слова). Разметка текстов в соответствии с правилами "грамматики институтов" производилась с использованием машинного обучения с учителем, в частности нейронных сетей.

"Грамматика институтов", предложенная более двух десятилетий назад, открывает перспективы для ученых, занимающихся государственной политикой и администрированием, заинтересованных в систематическом изучении структуры и понимания политических текстов. Полученный уровень точности автоматической классификации подтверждает полезность такого анализа текстов в рамках подхода "грамматики институтов". Увеличение точности возможно при расширении количества классифицированных текстов, совершенствовании методов обработки естественного языка и машинного обучения.

Теперь ждём применения методов грамматики институтов на дешёвом LLM и ChatGPT.



group-telegram.com/gulagdigital/2920
Create:
Last Update:

Нобелевская премия, институты и LLM

Не самый большой знаток работ Аджемоглу и, признаюсь, читать его книги "Почему богатые страны"(имейте институты и имейте их сто лет назад, желающие могут почитать Ватоадмина/Василия Тополева) было непросто. Но поговорим лучше о старой Нобелевке, писал о ней год назад.

"Грамматика институтов" — подход, предложенный Сью Кроуфорд и Элионор Остром в 1995 году. Он фокусируется на синтаксических структурных элементах, которые составляют и формируют институции. В 2009 году Элинор Остром получила премию памяти А. Нобеля по экономике за анализ феномена "economic governance" (термина, которому сложно подобрать точное русскоязычное обозначение).

Ссылка: https://www.group-telegram.com/evidence_guide/9

Широкое распространение подхода "грамматики институтов" затрудняют высокие временные и ресурсные затраты. В статье предлагается использовать машинное обучение и анализировать тексты с помощью методов NLP (обработка естественного языка). В качестве примера используется анализ 19 документов, регламентирующих работу пищевой отрасли.

Rice, Douglas, et al. "Machine Coding of Policy Texts with the Institutional Grammar." Public Administration. December 2020.
Ссылка: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/padm.12711

Этапы анализа:

1. Текст обрабатывается и размечается с помощью методов NLP для учета нестандартного форматирования: специфической пунктуации (тире, "буллеты" и т.п.) и сложной структуры текста. Для этого используется пакет Stanford CoreNLP на языке R.

2. Далее текст размечается по правилам "грамматики институтов" с помощью машинного обучения с учителем. Выделяются следующие 6 синтаксических элементов:

- Атрибут (Attribute, [A]) – актор, к которому относится утверждение.
- Цель (Aim, [I]) – действие утверждения.
- Деонтика (Deontic, [D]) – предписание, что актор должен или не должен делать.
- Объект (Object, [B]) – объект, к которому относится действие.
- Условие (Condition, [C]) – временные, пространственные или регуляторные ограничения.
- Or else (O) – стимул для выполнения или невыполнения действия (например, наказание за нарушение).

Эти элементы объединяются в набор, обозначаемый как ABDICO.

Пример:
Предложение: "Операции, сертифицированные как органические в соответствии с Национальной программой США по органическому производству, должны ежегодно представлять план органической системы, в противном случае сертификация будет отменена."

Разметка:
- Атрибут: "Операции, сертифицированные как органические..."
- Деонтика: "должны"
- Цель: "представлять"
- Объект: "план органической системы"
- Условие: "ежегодно"
- Or else: "в противном случае сертификация будет отменена"

В статье использовался набор из 19 документов, регламентирующих работу пищевой отрасли. Все слова, размеченные вручную как элементы "грамматики институтов", были разделены на обучающее множество (8320 слов) и множество для оценки (922 слова). Разметка текстов в соответствии с правилами "грамматики институтов" производилась с использованием машинного обучения с учителем, в частности нейронных сетей.

"Грамматика институтов", предложенная более двух десятилетий назад, открывает перспективы для ученых, занимающихся государственной политикой и администрированием, заинтересованных в систематическом изучении структуры и понимания политических текстов. Полученный уровень точности автоматической классификации подтверждает полезность такого анализа текстов в рамках подхода "грамматики институтов". Увеличение точности возможно при расширении количества классифицированных текстов, совершенствовании методов обработки естественного языка и машинного обучения.

Теперь ждём применения методов грамматики институтов на дешёвом LLM и ChatGPT.

BY Цифровой геноцид


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/gulagdigital/2920

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The Securities and Exchange Board of India (Sebi) had carried out a similar exercise in 2017 in a matter related to circulation of messages through WhatsApp. For example, WhatsApp restricted the number of times a user could forward something, and developed automated systems that detect and flag objectionable content. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information. "There are several million Russians who can lift their head up from propaganda and try to look for other sources, and I'd say that most look for it on Telegram," he said. In February 2014, the Ukrainian people ousted pro-Russian president Viktor Yanukovych, prompting Russia to invade and annex the Crimean peninsula. By the start of April, Pavel Durov had given his notice, with TechCrunch saying at the time that the CEO had resisted pressure to suppress pages criticizing the Russian government.
from hk


Telegram Цифровой геноцид
FROM American