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单词生产困难的主观经验
抽象背景和目的：神经症状的主观经验为评估，干预和护理提供了有用的信息。但是，对失语症的主观经历的研究是有限的。单词生产困难与失语症是普遍的，跨学科的研究产生了涉及多个阶段和过程的复杂模型。至关重要的是，这项单词生产研究并未纳入症状的主观经验。我们对失语症的人撰写的自传账户进行了隐喻主导的话语分析，以确定对单词发现困难的主观描述是否与心理语言模型的阶段和过程一致。方法：使用隐喻主导的话语分析来识别，编码和解释隐喻表达式，描述了由失语症患者编写的12个英语自传账户中的单词生产困难。然后分析这些表达式以确定系统的隐喻（即，始终用于描述特定主题的相关概念）。分析中出现了两种不同类型的系统隐喻：常规的系统隐喻经常在所有或大多数帐户中反复出现；在帐户的重叠子集中，在一个或两个扩展段落中使用的新型系统隐喻。结果与讨论：4020隐喻表达式描述了单词的产生，主要使用有关交流和认知的常规隐喻。传统的隐喻产生作为从容器中移动的物体的传统单词生产是最普遍的，其详细和变化允许绘制不同症状。其他常规隐喻包括：单词生产作为旅程/狩猎/放牧，通过景观进行描述，以描述努力或部分检索，神经塑性恢复和内部策略；失语症是身体障碍，它描述了各个身体部位的各种症状，包括自我监测的困难；失语症是自我和自我作为机器/计算机的分裂和人格化，以描述一种破坏的代理和关注感。新颖的系统隐喻被用来描述某些症状：用作寂静和失语症，以精神经历为描述缺乏“内部语音”，
在大语言模型中预测下一个句子（而不是单词）：哪种模型 - 脑对齐告诉我们有关话语理解的信息
当前的大型语言模型（LLMS）依赖于单词预测作为其骨干预处理任务。尽管单词预测是语言处理的重要机制，但人类语言理解发生在多个层次上，涉及单词和句子的整合以实现对话语的充分理解。这项研究通过使用下一个句子预测（NSP）任务来研究语言级别的理解力来对语言理解进行建模。我们表明，NSP预处理增强了模型与大脑数据的一致性，尤其是在右半球和多需求网络中，突出了非经典语言区域对高级语言理解的贡献。我们的结果还表明，NSP可以使模型更好地捕获人类的理解绩效并更好地编码上下文信息。我们的研究表明，将各种学习目标纳入模型会导致更类似人类的表现，并研究LLMS中训练预处理任务的神经认知能力可以揭示语言神经科学中的杰出问题。
b'Institution：卑尔根大学行政部门：案例研究的计算生物学单位：进行挪威的精神生活期：2012-2021期：提交机构所采用的基础研究的工作人员：2012-2021期间，影响案例的案例是最大程度的研究（指示性的100个单词）。 ELIXIR Norway has been coordinated by CBU and its infrastructure group since 2012, and its predecessor, the FUGE technology platform for bioinformatics, since the initiation of CBU in 2002. This case study highlights scientific and societal impact of selected services provided by ELIXIR Norway, the national research infrastructure for bioinformatics, including the Norwegian tool assembly for research data management, the Norwegian node in联邦EGA和COVID-19数据动员的努力。总而言之，这三种服务中的每一个都通过使生活科学家能够更好地管理和共享他们的数据，从而有助于提高挪威生活科学研究数据的公平水平。 2。基础研究（指示性最多500个单词）本节应概述影响影响的主要研究见解或发现，并提供有关所进行的研究，何时以及由谁进行的细节。这项研究可能是多年来生产的工作，或者可能是
b'Institution：卑尔根大学行政部门：计算生物学单位案例研究：进行基础研究的长生不老家时期：2012-2021期，当时涉及基础研究的工作人员被提交机构雇用：2012-2021时期发生撞击时发生：2021年：2021年。摘要的影响（指示性最大100个单词）本节应简要说明案例研究中描述了哪些特定影响。自2012年以来，自2012年以来，CBU及其基础设施集团及其前身是生物信息学技术平台，自2002年开始。该案例研究重点介绍了挪威Elixir提供的精选服务的科学和社会影响。总而言之，这三种服务中的每一个都通过使生活科学家能够更好地管理和共享数据，从而有助于提高挪威生命科学研究数据的公平水平。2。基础研究（指示性最大500个单词）本节应概述构成影响的主要研究见解或发现，并详细介绍进行了哪些研究，何时以及由谁进行。这项研究可能是多年来生产的工作，也可能是特定项目的产出。概述了提交单元的基础研究的概述（这可能与一个或多个研究成果，项目或计划有关）。在下一节中应提供对本节中描述的研究及其质量研究的特定研究输出的引用。应在本节中提供以下详细信息：与案例研究中所主张的影响有关的研究见解或发现的性质。执行时间的日期。主要研究人员的名字及其在研究时在行政部门担任的职位（研究人员在此期间加入或离开行政部门的地方，也必须说明这些日期）。有关此研究领域的任何相关关键上下文信息。由于我们在这里强调了由CBU托管的研究基础设施的影响，因此我们将概述Elixir Norway的两项关键服务和活动，而不是在2012年至2021年期间进行的研究见解和发现。1。挪威研究数据管理工具组装（2015年迄今为止）挪威研究数据管理是一个集成的电子基础设施平台，为研究数据管理生命周期的所有步骤，从数据管理计划的所有步骤，从数据管理计划中，整个分析到公平数据库中的数据分析，如下所示。 '
风险不是一个四个字母的单词
费迪南德博士最近以这种方式描述了论坛的目的：“儿科医生越来越成为患有精神疾病的儿童和青少年的主要资源，通常管理复杂的医学，社会和心理教育问题。专家的聚会非常重要，因为我们的儿童精神病学，心理学和社会工作同事的适当培训，持续的教育以及支持是优化这些孩子及其家人的关怀的关键。”随着成员的咨询，加拿大小儿监视计划（CPSP）的结果并不是更合适的时机，大流行时期正在进行的研究都表明，儿童和青少年的心理健康需求从未有所更大
合并实体类型感知和单词 - 词关系 -
摘要：命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键子任务。在解决NER问题时，对实体边界和实体类型有更深入的了解特别有价值。大多数以前的顺序标签模型都是特定于任务的，而近年来，由于在编码器 - 犯罪模型框架中解决NER任务的优势，因此目睹了生成模型的兴起。尽管达到了有希望的性能，但我们的试点研究表明，现有的生成模型在检测实体边界和估计实体类型方面无效。在本文中，提出了一个多个关注框架，该框架将实体类型嵌入和单词 - 单词关系的注意力引入了指定的实体识别任务。为了提高实体型映射的准确性，我们采用外部知识库来计算先前的实体类型分布，然后通过编码器的自我注意力将信息输入到模型中。为了增强上下文信息，我们将实体类型作为输入的一部分。我们的方法从实体类型的隐藏状态中获得了其他注意，并将其用于解码器中的自我和跨注意机制。我们将序列中的实体边界信息转换为单词 - 单词关系，并将相应的嵌入到交叉注意机制中。通过单词 - 单词关系信息，该方法可以学习和了解更多实体边界信息，从而提高其实体识别精度。我们在广泛的基准测试基准上进行了实验，包括四个平面和两个长实体基准。我们的方法显着改善或表现类似于最佳的生成NER模型。实验结果表明，我们的方法可以大大增强生成模型的能力。
单词短语同义词和英语考试的反义词
免责声明：“英语考试的单词短语和反义词”是一本独立的电子书，不隶属于国际英语语言测试系统（IELTS®），与英语作为外语（TOEFL®）或英语的Pearson Test（PTE®）相关。雅思®是英国理事会（IDP）的注册商标：雅思（Ielts Australia）和剑桥评估英语。toefl®是教育测试服务（ETS）的注册商标。PTE®是Pearson Plc的注册商标。本电子书中使用这些名称的使用纯粹是出于描述目的，以指示本电子书的预期考试。该电子书未经英国议会，IDP：IELTS澳大利亚，剑桥评估英语，ETS或Pearson plc授权，赞助或以其他方式批准。
生成模型中的单词关联有多像人类？斯洛文尼亚的实验
抽象的大语言模型（LLMS）在广泛的认知任务中表现出非凡的表现，但是它们重现人类语义相似性判断的能力仍然存在争议。我们报告了一个实验，其中我们将两个LLM用于Slovene，单语插槽5和多语言MT5以及MT5用于英语，以产生单词关联。这些模型是对在单词项目中创建的人词协会规范进行微调的，该规范最近开始收集Slovene的数据。由于我们的目的是探索人类和模型生成的输出之间的差异，因此对模型参数进行最小调整以适合关联任务。我们使用一组方法来测量重叠和排名进行自动评估，此外，将人类和模型生成的响应的子集手动分为四个类别（含义 - 基于位置和表单，基于位置和形式，并且不稳定）。的结果表明，人机重叠非常小，但是模型产生的关联类别分布与人类类似。
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