Embedding によるなめらかな権威の分配
どういうこと?
Embedding から説明しないといけないかも
説明が難しい
分かりづらいとこめっちゃある(気がする
仮に 3 次元ベクトルで考えてみる
ユーザーの何かしらの情報(投稿やプロフィールなど)をもとにベクトルに埋め込む
あるユーザー A のある投稿 post_1「対話型 AI に意識があるかどうかは未知です」を埋め込む場合を考える
埋め込んだ結果として [0.1, 0.3, 0.6]
というベクトルが得られたとする
&& 0.1 は哲学、0.3 は認知、0.6 は AI の分野を表現しているとする
上記2点から、あるユーザーのある投稿の分野は「10 % が哲学・30 %が認知・60 % がAIに関するものである」という仮説が取得できる
別のユーザー B がこの「対話型 AI に意識があるかどうかは未知です」に権威ポイントを 100 付与した場合、
ユーザー A の権威ポイントは「哲学に対しては 10、認知に関しては 30、AIに関しては 60」増加する
実際実装するとなるともっと複雑
ユーザー B の所持している権威ポイントがどういう分野に対しての権威ポイントなのかを検討しないといけない
権威付与の対象は?
ユーザー?
投稿?
初期ポイントどうするか?
どう埋め込むのかも難しそう
埋め込んだtopicの比率がそのままポイントになっても正確性が担保されるわけではなさそう
正確性の担保は完全にそうですね
これは投票型である限り解決しない問題であるという認識。いい方法無いかな
ユーザーAのジャンルへの知見の絶対値の分布を加味しないといけないけれど、これをどう推定すればいいか
アカデミアなら論文の質(さまざまな評価指標がある)を使ったりするんだろうけど
絶対値の分布というのは標準偏差的な?
表現が良くなかったです。真の値の分布ということです。真の値をどう推定するのかは謎です
あーなんとなく近づいたかも
例で言うなら「ユーザー A の哲学に対しての詳しさ」(哲学権威ポイントとでも呼べば良いのかな?)
とかがあった場合、ユーザーが本来持っているべき哲学権威ポイントってどう推定すればいいんだろう?
みたいな疑問ですかね
そうですね
これ真の値を求めるのは難しいと思ってます。なので多数決の進化版みたいな仕組みで近似できないかなぁみたいな
権威ポイントの初期値と再分配でうまくやれないかなぁみたいな感じなんですが、、、
これ上手く説明できない🫠
権威ポイントいつどのくらい獲得できるんだっけ、みたいな設計が重要そうな気がしています