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Eventos independientes (fundamentos de la probabilidad)
Trabajos anteriores han demostrado la eficacia del uso de representaciones de eventos para tareas como la predicción de eventos de guiones y la predicción bursátil. Sin embargo, sigue siendo un reto aprender las sutiles diferencias semánticas entre los eventos basándose únicamente en descripciones textuales de los mismos, a menudo representadas como triples (sujeto, predicado, objeto). Como alternativa, las imágenes ofrecen una forma más intuitiva de entender la semántica de los eventos. Observamos que los eventos descritos en texto y en imágenes muestran diferentes niveles de abstracción y, por lo tanto, deben proyectarse en espacios de incrustación heterogéneos, a diferencia de lo que se ha hecho en enfoques anteriores que proyectan señales de diferentes modalidades en un espacio homogéneo. En este trabajo, proponemos un marco de aprendizaje de representaciones de eventos multimodales (MERL) para aprender representaciones de eventos basadas en las modalidades de texto e imagen simultáneamente. Los triples textuales de eventos se proyectan como incrustaciones de densidad gaussiana mediante un codificador de triples gaussianos de doble ruta, mientras que las imágenes de eventos se proyectan como incrustaciones de puntos mediante un codificador de imágenes consciente de los componentes de los eventos visuales. Además, se introduce una nueva función de puntuación motivada por la prueba de hipótesis estadística para coordinar dos espacios de incrustación. Se realizan experimentos en varias tareas multimodales relacionadas con eventos y los resultados muestran que MERL supera a varias líneas de base unimodales y multimodales, lo que demuestra la eficacia del marco propuesto.
Probabilidad de eventos mutuamente excluyentes con diagramas de Venn
An event can be triggered by the user action e.g. clicking the mouse button or tapping keyboard, or generated by APIs to represent the progress of an asynchronous task. It can also be triggered programmatically, such as by calling the HTMLElement.click() method of an element, or by defining the event, then sending it to a specified target using EventTarget.dispatchEvent().
Many DOM elements can be set up to accept (or “listen” for) these events, and execute code in response to process (or “handle”) them. Event-handlers are usually connected (or “attached”) to various HTML elements (such as <button>, <div>, <span>, etc.) using EventTarget.addEventListener(), and this generally replaces using the old HTML event handler attributes. Further, when properly added, such handlers can also be disconnected if needed using removeEventListener().
Note: One element can have several such handlers, even for the exact same event—particularly if separate, independent code modules attach them, each for its own independent purposes. (For example, a webpage with an advertising-module and statistics-module both monitoring video-watching.)
Fundamentos de la probabilidad: Uniones, intersecciones y complementos
Diferentes estructuras lingüísticas nos permiten destacar aspectos distintos de una situación. El objetivo de este estudio es investigar las similitudes y diferencias en la expresión de situaciones o eventos… Más →
Se ha planteado la hipótesis de que el razonamiento humano tiene un fundamento no lingüístico, pero que, sin embargo, está influido por los medios formales disponibles en una lengua. Por ejemplo, la lógica occidental está relacionada de forma transparente… Más →
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Cómo codifican las lenguas los diferentes tipos de movimiento, y a qué características presta atención la gente cuando describe eventos de movimiento? Este documento expone temas relativos a la investigación de “entrar” y… Más →
Cómo expresan las lenguas las ideas de movimiento, y cómo empaquetan los diferentes componentes del movimiento, como la manera y la trayectoria? Esta tarea apoya la investigación detallada de las descripciones de movimiento. La… Más →
Jeffrey M. Zacks
Tras examinar primero los problemas que plantea la visualización de los historiales de eventos individuales, se describe un nuevo método para ver esos datos. La técnica muestra un historial de eventos como un objeto multifacético similar a un lápiz en un espacio tridimensional, con cambios de estado representados por cambios de color, textura o altura a lo largo del lápiz. La visualización de un único historial permite un examen detallado de los acontecimientos de la vida de un individuo, y permite examinar la relación entre los cambios de estado en muchas variables. A continuación se describe la extensión de estas ideas a la visualización de poblaciones de historias de eventos. El diagrama de Lexis proporciona un paradigma adecuado y se utiliza para situar los lápices en el espacio. La representación gráfica resultante está estrechamente relacionada con las ideas de Bertin, pero con algunas diferencias importantes.
Los autores agradecen el apoyo del Consejo de Investigación Económica y Social del Reino Unido (ESRC), que ha financiado parcialmente esta investigación en el marco de la iniciativa Analysis of Large and Complex Datasets (número de subvención H 519255029). La muestra de bígamos de 1973 utilizada como ejemplo procede de otro proyecto de investigación del CERS, Criminal Careers and Sex Offending (número de subvención R00023 6540), y agradecemos al profesor Keith Soothill las útiles discusiones relacionadas con este conjunto de datos.