[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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दैनिक अर्क्सिव

यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है।
यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है।
पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।

VIDEE: बुद्धिमान एजेंटों के साथ पाठ विश्लेषण का दृश्य और इंटरैक्टिव अपघटन, निष्पादन और मूल्यांकन

Created by
  • Haebom

लेखक

सैम यू-ते ली, चेंगयांग जी, शिचेंग वेन, लिफू हुआंग, डोंगयु लियू, क्वान-लियू मा

रूपरेखा

इस पत्र में, हम VIDEE का परिचय देते हैं, एक ऐसी प्रणाली जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना उन्नत पाठ विश्लेषण को सक्षम बनाती है। VIDEE एक मानव-एजेंट सहयोगी कार्यप्रवाह पर आधारित है और इसमें (1) एक अपघटन चरण शामिल है जो मोंटे कार्लो ट्री सर्च एल्गोरिथम का उपयोग करता है जो मानव प्रतिक्रिया को एकीकृत करता है, (2) एक निष्पादन चरण जो निष्पादन योग्य पाठ विश्लेषण पाइपलाइन उत्पन्न करता है, और (3) एक मूल्यांकन चरण जो निष्पादन परिणामों के उपयोगकर्ताओं द्वारा सत्यापन का समर्थन करने के लिए LLM-आधारित मूल्यांकन और विज़ुअलाइज़ेशन को एकीकृत करता है। दो मात्रात्मक प्रयोगों और NLP और पाठ विश्लेषण अनुभव के विभिन्न स्तरों वाले प्रतिभागियों के साथ एक उपयोगकर्ता अध्ययन के माध्यम से, हम VIDEE की प्रभावशीलता और उपयोगिता का मूल्यांकन करते हैं और मानव-एजेंट सहयोग के लिए डिज़ाइन निहितार्थ प्रस्तुत करते हैं।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
एनएलपी विशेषज्ञता के बिना उपयोगकर्ताओं के लिए उन्नत पाठ विश्लेषण को सक्षम करने के लिए एलएलएम का लाभ उठाना।
मानव-एजेंट सहयोगी वर्कफ़्लो के माध्यम से कुशल और सटीक पाठ विश्लेषण का समर्थन करना।
सिस्टम की उपयोगिता की पुष्टि करें और उपयोगकर्ता अनुसंधान के माध्यम से भविष्य में सुधार के लिए दिशा-निर्देश सुझाएं।
गैर-विशेषज्ञ उपयोगकर्ताओं के लिए एक व्यावहारिक पाठ विश्लेषण प्रणाली की संभावना प्रस्तुत करना।
Limitations:
इस पेपर में विशिष्ट एजेंट त्रुटि प्रकारों और समाधानों का विस्तृत विवरण नहीं है।
विभिन्न प्रकार के पाठ डेटा के लिए VIDEE के सामान्यीकरण प्रदर्शन पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
बड़े डेटासेट पर VIDEE की मापनीयता और प्रदर्शन का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है।
उपयोगकर्ता अध्ययनों में प्रतिभागियों की संख्या और विविधता पर अतिरिक्त जानकारी की आवश्यकता है।
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