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J-GLOBAL ID：202102248367284906   整理番号：21A0443873

コンテンツ理解のための情報の因果律と不確実性【JST・京大機械翻訳】

Causality and Uncertainty of Information for Content Understanding

著者 (3件)： Raglin Adrienne (Army Research Laboratory,Adelphi,MD,USA) ,  Moraffah Raha (Arizona State University,Tempe,Az,USA) ,  Liu Huan (Arizona State University,Tempe,Az,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CogMI  ページ： 109-113  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： タスクは,環境をフレームするコンテキストまたはバックドロップの明確な画像を必要とする。さらに,タスクの完了に利用可能な情報,コンテンツの明確な理解を必要とする。しばしば,タスクは,方法に沿った単一または一組の決定を含む。しかし,コンテンツは完全なものではなかった。コンテンツの理解は制約,限界,不確実性が課題に追加される。本論文では,因果推論の鍵となる側面を含む情報概念の不確実性のアイデアを生成し,表現することを試みた。本論文では,情報の不確実性(UoI)の考え方を議論し,不確実性に対する他の価値を与えるだけでなく,因果律がこの概念にどのように注入されるかについて,その原因について,その概念に,どのように注入できるかを論議した。さらに,因果的UoI概念は,計算表現が因果推論の数字を捉えることができるように,アイデアを拡張することができる。本論文では,可能なビジョンを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不確実性 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： 因果推論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンテンツ ,  理解 ,  因果律 ,  不確実性