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基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
平行单词读数与固定相关的大脑电位揭示
外星人不知道的是人类读书。外星人现在观察到整齐的网格形扫描路径，并具有许多相当始终如一的定时固定，并由萨卡德斯（Sac-Cades）插入，其短幅度相当一致。外星人在逻辑上会感到困惑：与以前的数据相比，似乎反映了天然的眼动行为，新数据似乎非常人工，也许必须完全源于其他物种。但是，现代人类如此依赖的正是这种人工行为。有关阅读过程的知识不仅重要，而且从根本上很有趣：由于系统性，对各种认知成分的负担（视觉感知，注意力选择，成员，眼球运动计划）的负担可能比任何这些成分都更重。在视觉和注意力方面，我们可能会注意到，与自然场景相比，文本提供的视觉效果要多得多。在亮度，颜色或对比度方面，没有比周围环境更重要的位置。此外，信息在整个视觉范围内非常密集且均匀分布，这意味着视觉范围的每一点都必须进行主动处理，并且必须以特定的，常规的方式进行（例如，左右 - 右 - 右上和自上而下）。最后，所有这些位d，所有单词d都必须作为单独解释的单元接近。自然的场景观看类似于阅读，然后认识到一棵树将涉及计算其树枝和树叶。大脑每天如何应对这些极端条件？没有视觉任务需要像阅读行为这样的系统性；并且没有任何认知成分对于将系统性作为注意选择而重要。在本文中，我们继续进行了关于阅读潜在关注的潜在限制的突出且尚未解决的辩论。显然存在注意力选择；但是，这种情况是如此细化，以至于系统可以离散地插入单词时，而我们的眼睛在尖顶线的海洋上飞来飞去？，如果注意力选择不是那么刻薄，并且大脑确实不断地忙于一个以上的词，那么它如何成功？阅读过程的这一特定方面是在理论之间的裁决中发挥关键作用，在这里我们旨在为其理解做出贡献。We do so by focusing on syntactic pro- cessing, which is assumed, in recent and ongoing modeling work ( Meeter, Marzouki, Avramiea, Snell, & Grainger, 2020 ; Snell & Grainger, 2019a , 2019b ; Snell, van Leipsig, Grainger, & Meeter, 2018a ), to play a key role in the brain ' s ability to deal with multiple words simultaneously.在适当的时候将看到，我们将在句子阅读过程中探测平行的句法处理，并结合眼睛跟踪和电刻画（EEG）。
使用构造语法的人工智能：自动获取单词知识
摘要：本文讨论了一种使用原始构造语法 (CG) 格式的知识来深入理解文本的 AI 实现。CG 是一种处理知识片段（又称构造）的方法，这些知识片段描述了文本部分的形式和含义。理解在于自动在文本中查找构造所包含的知识，并创建反映文本信息结构的知识网络。通过在网络内传播知识可以实现更深入的理解，即一些构造可以与其他构造共享有关语法、语义、语用和其他文本属性的信息。这种信息丰富的方法的一个缺点是覆盖范围有限：只能理解 CG 数据库可用的文本；由于该数据库的复杂性，通常需要手动构建。作者尝试通过从外部（非 CG）知识库等来源自动获取词汇知识并将知识格式化为 CG 构造来增加覆盖率。由此产生的 CG 数据库已用于评估实验，以了解 Winograd 模式（WS）——一种 AI 测试。准确覆盖率增加了 28%，并且有进一步改进的机会。
用于EEG信号中的单词识别的BCI接口
在此背景下，我们将对使用 EEG 进行词语识别的最新技术进行全面的研究。我们将研究不同的信号采集技术、EEG 信号处理以及神经网络在该领域中的应用。此外，还将提出利用 3D 打印技术设计和开发用于捕捉脑电图信号的头带。该头带将配备干电极，通过收集真实信号来评估其性能。同样，我们将分析文献中提供的一对数据集，并将其与 BCI 系统本身的实现进行比较。最后，将根据结果和分析得出可靠的结论。
英语功能风格的单词形成中经济原则
收到：接受：3/24/2021接受：6/2/2021发布：6/24/2021摘要。本文致力于研究现代英语单词形成的语言经济原理。最有生产力的单词形成方式被突出显示，说明了语言压缩主格单位的趋势。在英语单词形成系统中，保存语音的最有效方法是词缀单词形成，单词组成和转换。由于这些单词形成方法的巨大潜力，英语的词汇具有诸如词汇，功能和经济的丰富性。这项研究的主要目的是通过以长度和生成单词深度的概念为代表的单词形成模型来考虑现代英语中的单词形成原理。本文的作者通过考虑“精神能量”，“形成单词的能量”和“发音能量”的思想来探讨经济原则的机制。有一些试图回答的问题；经济原则如何用英语（其词形成）起作用？现代英语中的单词形成的重要模型是什么？的发现表明，英语的单词形成中存在主动过程，这可能会导致新单词的形成而不会改变生成术语的长度和深度，从而扩大了单词组成和转换的可能性。
预测使用单词嵌入心力衰竭患者的30天医院再入院
队列（n = 21031）总负性性别女性9971 8120 1851男性11060 8978 2082总计21031 17098 3933＃招生2.07（2.88）1.98（2.44）1.98（2.44）2.52（4.28）住宿时间7.83（8.57）7.53（8.04）9.11（10.48）索引入院时年龄73.36（13.55）73.39（13.55）73.2（13.56）
基于计算机的短语阅读干预对残疾中学生单词阅读的影响
第一章 文献综述：针对智力和发育障碍学生的中学后课程和全词干预…… ...文献综述…………………………………………………………………………………….….11 本研究目的………………………………………………………………………………………………14 方法…………………………………………………………………………………………14 参与者和环境………………………………………………………………...…......14 材料……………………………………………………………………………………15 因变量和数据收集....……………………………………………….………15 实验设计…....……….…………………………………………...….……………15 一般程序………....……………………………………………….…..16 预测试评估和基线阶段....…………………………………….….17 干预发展....……………………………………………….…..….17 干预培训....………………………………………………………….…...18 干预实施…………………………………………….…....18程序完整性 观察者间一致性 .………...………….……………….19 结果 ……………………………………………...………………..............................…..…….19 学习速度达到标准 ………………………………………..….….….22 学生接受度 …………………………………………………………….….….23 讨论 …………………………………………………………………………….….23 局限性和未来研究 ……………………………………………..….24 结论 ……………………………………………………………………………..….26 第三章 研究二：评估和比较短语阅读教学对智力障碍成人学生广义阅读的影响 ………...……………………..27 摘要 ………………………………………………………………………………….…....28 文献综述 …………………………………………………………………………….….29本研究的目的 .……………………………………………………………………..32 方法 .………………………………………………………………………………………….33 参与者和环境 .…………………………………………………………....…....33 材料 ……………………………………………………………………………....34 因变量和自变量 .…………………………………………………………35 实验设计 .……....…………………………………………………………35 程序 …………………………………………………………………………….36 预测试 .……………………...………………………………………….36
关于单词顺序和方面的跨语言，基于语料库的定量建模
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是，在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在：语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作，其中大规模，数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中，我们在此处报告工作，这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语（通用20）和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域，我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。