단어나 개념가 얼마나 객관적인지 수치화시키려면 어떤 접근법이 효율적일까요? 예를들어 100명에게 설문조사해서 정의의 유사도를 측정하는 등 방법이 있을 것 같은데, 더 빅데이터 기반의 더 효율적인 방법이 있을까요?
단어나 개념이 객관적이라는게 무슨 말임?
용어를 주관적으로 해석해서 개념을 오독하지 않는다 뭐 그런 의미같음
아 하나의 단어가 아니라, 거의 모든 단어들을 수치화시킬 수 있을까해서요 :)
글쎄 학계 전문가들이 쓰는 용어는 일반인들과 많이 다른데
그래서 100명 설문조사가 좋은 방식은 아닐것 같아요
아직 ai도 오류가 많고 불완전해서.. 불가능할 듯
완벽한 방법은 없지만 그래도 그나마 더 효율적인 방법이 없을까해서요 :) 예를 들어 llm의 임베딩 레이어를 차원축소하면서 compression의 정도를 따진다던가 간접적인 방법은 있을 것 같은데 다른 아이디어들이 뭐가 있을까 궁금해서요 ㅎㅎ
위 애가 말한 거도 맞고 학계 전문가끼리도 분야별로 같은 단어라도 의미가 다르고 세부분야 별로 다르고 맥락별로 다르고 그럼 대표적으로 이론물리에서 쓰는 이론과 모형은 타 학문에서 쓰이는 이론, 모형과는 다름
그쵸 물리학의 manifold와 생물학에서의 mainfold도 차이가 있죠
그리고 어느 분야나 1nm는 1nm일거라 manifold보단 더 객관적인 개념일 수 있어요 수치화시키면 manifold보다 nm가 더 점수가 높을 수 있을것 같아여