使用乙個真實的資料集作為任務集合 , 稱為china，它包含了中國的 200 個旅遊風景點。在chinacrowds [1] 平台上進行實驗。該平台是目前中國最大的眾包平台，並且它具備相應的手機應用以支援相應基於位置的眾包任務。採用 1 000 的預算( 每次任務分配的花費是 0.2 rmb)，在每次任務分配過程中 , 安排給每個工人 h= 2 個。為驗證提出的推斷模型 (im), 比較推斷模型與其他兩種常用的核心方法——多數投票法 (mv) 與標準期望最大化演算法(em) [2] 。為驗證提出的最優分配演算法(accopt),將之與隨機方法 random 和空間最優 (sf) [3] 方法比較。
圖 3 展示了實驗結果。結果表明 im 比 em 與mv 方法更為準確。這是由於 mv 不考慮工人質量對結果的影響 , 而 em 僅考慮工人的平均質量。提出的推斷模型由於考慮了工人的自身質量、距離相關質量以及興趣點的影響力 , 因而取得了最好的推斷效果。同時對於分配演算法可以發現 accopt(random) 取得了最好 ( 最差 ) 的準確率，accopt比 sf 和 random 效果更好，是因為它每次都能夠最大化整體地提公升準確率。
《中國人工智慧學會通訊》 2 24 結 果
我們將人類 bpl 以及其他模型在 5 個概念學習任務上的結果並列進行對比，檢驗僅從乙個或一些樣例得到的不同形式的泛化 見圖 5 的樣例任務 所有的行為實驗都是通過亞馬遜土耳其機械人 mechanical turk 進行的，實驗的詳細流程請參考 s5 章節。主要實驗結果總結在圖 6 中，額外的殘缺分...
《中國人工智慧學會通訊》 3 28 討 論
近年來，各種型別的 機械人層出不窮，人機互動控制策略對於 機械人實現臨床應用意義重大。通過上文的回顧分析，可以看出，現有人機互動控制依然存在如下問題。目前還不存在一種通用的人機互動控制策略。針對患者損傷部位及損傷程度採用合適的控制策略是常規的方案，但正如前文所述，現有 機械人系統的互動控制系統通常缺...
《中國人工智慧學會通訊》 1 32 詞嵌入
在此基礎上，也有研究者關注如何利用已有的知識庫來改進詞嵌入模型。wang 等人 5 結合知識圖譜和未標註語料在同一語義空間中來聯合學習知識和詞的向量表示，這樣可以更有效地實體詞的嵌入。rothe等人 6 直接利用 wordnet 知識庫的詞和語義集的關係來學習詞嵌入，能更好地利用已有的知識庫。該 獲...