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Kognitionswissenschaftler, Linguisten und KI-Forscher, die sich für rechnerische Übersetzungsmodelle interessieren.
Modellierung menschlicher Übersetzungsprozesse mit Aktiven Inferenz-Agentenarchitekturen.
Lead: Michael Carl
Dieses Projekt ist archiviert. Es ist nicht mehr aktiv und jede Beteiligung unten beschreibt, wie es zuvor funktionierte.
Dieses Ökosystem-Projekt entwickelt ein Active Inference-Agentenmodell für menschliche Übersetzungsprozesse. Es wendet den Free Energy Framework auf kognitive und sprachliche Aufgaben an, die bei der Übersetzung zwischen Sprachen beteiligt sind, und erzeugt Modelle des menschlichen Übersetzungsverhaltens.
Nutzen Sie Active Inference als Modellierungsrahmen, um die Übersetzung als ein Inferenzproblem zu modellieren – wobei der Übersetzer den Fehler bei Vorhersagen über Zielsprachenrepräsentationen unter Berücksichtigung von Quellspracheneingaben minimiert. Die Arbeit umfasst theoretische Entwicklung und Agentenimplementierungen und verbindet sich mit dem Forschungsfeld Translation Process Research.
Sprachwissenschaftler, kognitive Wissenschaftler und NLP-Forscher, die sich für Active-Inferenz-Modelle interessieren, sind willkommen.
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