Notice: file_put_contents(): Write of 10214 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 4096 of 14310 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: |

This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS. Meanwhile, a completely redesigned attachment menu appears when sending multiple photos or vides. Users can tap "X selected" (X being the number of items) at the top of the panel to preview how the album will look in the chat when it's sent, as well as rearrange or remove selected media. Perpetrators of such fraud use various marketing techniques to attract subscribers on their social media channels. Perpetrators of these scams will create a public group on Telegram to promote these investment packages that are usually accompanied by fake testimonies and sometimes advertised as being Shariah-compliant. Interested investors will be asked to directly message the representatives to begin investing in the various investment packages offered.
from pl


Telegram Цифровой геноцид
FROM American