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练习Paper-1 X类人工智能...
处理（NLP）。歧义可能源于具有多种含义（词汇歧义），不清楚的句子结构（句法歧义）或基于上下文（语义歧义）的不同解释的单词。NLP技术（例如词性标记）通过分析单词的上下文来帮助解决词汇歧义。同样，语法检查算法有助于确定正确的句子结构，而在大规模数据集中训练的机器学习模型可以学会根据上下文提示推断预期的含义。
人工智能与动物的常识
先有常识，后有语言 赋予计算机常识的挑战自人工智能 (AI) 诞生之初就被视为实现其宏伟目标的主要障碍 [1]，至今仍是一个重大问题 [2 – 6]。常识没有一个普遍接受的定义。然而，大多数作者都使用语言作为试金石，他们遵循 [1] 的例子，他说“如果一个程序能够自动推断出足够广泛的直接后果，这些后果来自它被告知的任何事情和它已经知道的事情”，那么它就拥有常识。因此，常识测试通常基于语言。例如，一个这样的测试使用所谓的“Winograd 模式”[7 – 9]。这些句子之间只有一个单词不同，并且包含一个模棱两可的代词，其解析取决于对某些常识方面的理解。考虑句子“落石砸碎了瓶子，因为它很重”和“落石砸碎了瓶子，因为它很易碎”。代词“它”在第一个句子中指的是石头，但在第二个句子中指的是瓶子。由于我们对坠落和易碎性的常识理解，我们能够在每种情况下正确解析代词。相比之下，在本文中，我们将暂时将语言放在一边，重点关注非人类动物中也存在的常识能力。我们的理由是，这些能力也是人类常识的基础。可以说，它们在概念上先于语言，而人类语言建立在它们提供的基础之上 [10] 。
有针对性地将功能性食品作为免疫健身助推器在防御病毒感染中
施工合同包含与风险相关的关键信息，需要深入检查，但要进行竞标的紧迫时间限制了手动对大量文档进行全面审查的可能性。本研究旨在开发自动化建筑合同审查的模型，以提取有关风险和责任的信息，这些信息将为风险管理计划提供投入。模型接受了国际咨询工程师模板联合会的2268次参议员的培训，并对包含1217个句子的实际建筑项目合同进行了测试。与承包商，雇主和共享的相关当事方的标题，定义，义务，风险和正确类别的分类法分类为标题，定义，义务，风险和正确的类别。使用多种自然语言处理矢量化技术和机器学习算法的十二个模型根据准确性和F1得分实现并进行了基准测试。句子类型的二进制分类和集成顶级模型的集成方法进一步应用以提高性能。最佳模型可实现89％的句子类型准确性，而相关方的句子类型为83％，证明了自动合同审查的能力以识别风险和责任。采用拟议的方法可以大大加快合同审查，以支持风险管理活动，出价准备过程并防止忽视风险和责任引起的争议。
概念框架“知识节点”中的名词
Martina ASENBRENER KATIC*、Sanja CANDRLIC、Mile PAVLIC 摘要：“知识节点”方法是概念框架“知识节点 (NOK)”的元素之一。它能够以图形和形式化（文本）形式表示知识，并可以将自然语言句子的形式化记录存储在关系数据库中。为了能够将所有单词从自然语言句子正确转换为形式化记录，有必要设计一种语言的元模型，即分析每种特定自然语言的所有词类，并定义将自然语言句子转换为形式化记录的规则。本文分析了克罗地亚语和英语中的名词。它介绍了将名词和名词短语结构转换为形式化记录的规则，并提供了两种语言的示例。使用一小组句子（用作输入知识）和问题对系统进行了初步测试。测试结果展示并讨论。关键词：知识表示；知识节点；NOK；名词 1 引言及相关工作 知识表示的发展始于 20 世纪 70 年代的人工智能领域。它在人工智能的发展中发挥了重要作用，并且一直是人工智能最强大的领域之一 [1]。知识表示寻找对信息和知识进行形式化描述的方法，这意味着用一种具有明确语法和语义的无歧义语言或符号来表示。知识可以以不同的方式存储 [2]，例如通过使用语义网络 [3]、框架 [4]、本体 [5]、模糊 Petri 网 [6]、神经网络 [7] 或其他图形方法进行知识表示 [8]。知识表示方法之一是知识节点 (NOK) [9, 10]。概念框架“知识节点 (NOK)”是一组方法、规则、相应的分析工具和自然语言句子中包含的语义表示。概念框架 NOK 包括 NOK 方法、图形表示的形式化（知识图表节点，DNOK）、以文本形式显示知识的形式化（知识形式化节点，FNOK）和以文本形式表示问题的形式化（知识形式化节点，QFNOK）[11]。初步研究 [12-14] 表明，可以使用概念框架 NOK 对自然语言中的句子进行建模。进一步的研究表明，只要规则定义明确，NOK 可适用于不同语言，而无需调整问答系统 (QA) 的算法 [15]。有必要分析自然语言的所有词类，以设计一种语言的元模型并定义将句子转换为 FNOK 记录的规则。在之前的工作中，已经在 NOK 方法中对形容词 [16] 和动词 [17] 进行了分析。本文重点关注克罗地亚语和英语中的名词。本文定义了名词转换为 FNOK 记录中的节点的规则和解决方案。规则根据名词与动词（服务于主语或宾语的名词）、谓语名词、同位语和名词格之间的关系来分析名词。此外，冠词（a、an、the）
有灵：人工智能歌词创作系统
近来，人们提出了多种用于歌词生成的神经模型。然而，之前的大部分工作都是一次性完成生成过程，很少需要人工干预。我们认为，歌词创作是一个以人类智能为中心的创造性过程。人工智能应该在歌词创作过程中扮演助手的角色，而人机交互对于高质量的创作至关重要。本文介绍了一种人工智能辅助歌词创作系统 Youling，旨在与音乐创作者合作。在歌词生成过程中，Youling 支持传统的一次性全文生成模式和交互式生成模式，用户可以根据先前的上下文从生成的候选句子中选择满意的句子。该系统还提供了一个修改模块，使用户可以反复修改歌词中不想要的句子或单词。此外，Youling 还允许用户使用多方面的属性来控制生成的歌词的内容和格式。该系统的演示视频可在 https://youtu.be/DFeNpHk0pm4 上找到。
探索化石燃料的风险感知，e- ...
在发表的文章中，表3中出现了错误。不幸的是，表3的内容与表2中的内容相同。校正的表3及其标题“多个线性回归分析的结果，以预测使用或购买使用电动驱动器的车辆的准备。RP，风险感知。”出现在下面 在发表的文章中，有一个错误。 在抽象中，变量之间关系的方向无意中逆转。 对抽象进行了更正。 此句子先前指出：“发现汽车的亲和力与对电子燃料和化石燃料的风险感知呈正相关，但与电动驱动器有负相关。”校正后的句子如下：“发现汽车亲和力与对电子燃料和化石燃料的风险感知有负相关，但与电动驱动器相关。”作者对此错误表示歉意，并指出，这不会以任何方式改变文章的科学结论。 原始文章已更新。RP，风险感知。”出现在下面在发表的文章中，有一个错误。在抽象中，变量之间关系的方向无意中逆转。对抽象进行了更正。此句子先前指出：“发现汽车的亲和力与对电子燃料和化石燃料的风险感知呈正相关，但与电动驱动器有负相关。”校正后的句子如下：“发现汽车亲和力与对电子燃料和化石燃料的风险感知有负相关，但与电动驱动器相关。”作者对此错误表示歉意，并指出，这不会以任何方式改变文章的科学结论。原始文章已更新。
在核心分辨率方面达到透明度
在语法结构的指导下，单词可以形成句子，并在段落结构的指导下，句子构成形成对话和文档。句子和话语单位的组成方面通常被机器学习算法忽略了。最近的一项名为“量子自然语言加工”（QNLP）的计划将单词均值作为希尔伯特空间中的点学习，并通过将语法结构翻译成参数化的量子回路（PQC）来对其进行作用。先前的工作将QNLP翻译扩展到了闭合希尔伯特空间中的点。在本文中，我们对Winograd风格的代词分辨率任务进行了评估。我们训练二进制分类的变分量子分类器（VQC），并实现端到端代词分辨率系统。在IBMQ软件上执行的仿真，F1分数为87.20％。该模型的表现优于三分之三的核心分辨率系统和接近最新的Spanbert。混合量子古典模型，但F1得分增加约为6％，但改进了这些结果。
检索型发电的作用
2不合理的研究人员，浦那。摘要可以创建许多类型的摘要，具体取决于输入文件的性质，无论是与法律，医学或其他领域有关的。首先了解主题很重要，因为不同的文档需要不同的处理方法。突出显示要点对于关注特定句子至关重要。根据主题和所需的输出，可以使用各种摘要模型。在这种情况下，我们特别关注抹布系统，以及它如何有益于取得更好的结果。关键字：检索方法，生成方法，动态知识集成，流利的语言生成，抹布（检索效果生成）1。引言在出现诸如抹布之类的高级方法之前，采用了各种方法来解决与语言有关的问题。这些可以大致分为两种类型：1。提取（在不更改句子结构的情况下检索信息）2。摘要（通过句子改革的信息检索）这些方法为诸如RAG之类的高级框架奠定了基础，这些方法将检索与生成结合起来，以获得更具动态和准确的结果。1。基于检索的方法这些方法在维护句子的原始措辞和结构时检索相关数据。常见的示例包括提取性摘要，其中关键短语或句子是直接从源中选择而没有修改的[1]。a。有效但缺乏语义理解。传统信息检索（IR）方法TF-IDF（术语频率为单位的文档频率）：基于术语频率分段文档频率分数的排名文档。tf-idf是一种统计指标，用于评估文档中单词相对于文档的集合（或语料库）的重要性[2]。它广泛用于文本挖掘和信息检索任务，例如文档排名和关键字提取[3]。BM25（最佳匹配25）：对TF-IDF的改进，结合了术语饱和度和文档长度归一化[4]。广泛用于搜索引擎的基于相关性的排名。BM25是一种基于TF-IDF基础的高级信息检索算法，它解决了其一些关键局限性[5]。它被广泛认为是搜索引擎和文本检索系统
高级英语1（AE1）
a。在给定的段落中使用适当的词汇项填充空白b。确定语音的一部分c。为词汇项目d编写正确的定义。使用词汇项目e创建句子。大声说话或读取f时正确发音词汇项。在他们的写作中适当地包括词汇项2。为提示3.使用狂热者以书面形式产生语法上正确的复合句子。以书面形式表现出流利和表达5。书面材料中的解释想法6。通过指导编辑听力和说话来加强AE1语法目标：