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USC_COMD新闻通讯
Rorden，C.，Nemati，S.，Wilson，S.，Riccardi，N.，Roth，R.，Johnson，L.，Den Ouden，D.B.，Fridriksson，J。，＆Bonilha，L。（2023）。 较低的社会经济地位与早熟的大脑老化有关。 衰老的神经生物学，130，135-140。 Castilla-Earls，A.，Ronderos，J。，＆Fitton，L。（2023）。 具有发育性障碍的双语儿童中西班牙的形态句法增长：文章，文献，动词和虚拟的情绪。 邀请了《语音，语言和听力研究杂志》的手稿。 https://doi.org/10.1044/2023_jslhr--23-00091 Fitton，L.，Goodrich，J.M.，Pratt，A.，Thayer，L。，＆Luna，R。（2023）。 双语词汇Rorden，C.，Nemati，S.，Wilson，S.，Riccardi，N.，Roth，R.，Johnson，L.，Den Ouden，D.B.，Fridriksson，J。，＆Bonilha，L。（2023）。较低的社会经济地位与早熟的大脑老化有关。衰老的神经生物学，130，135-140。Castilla-Earls，A.，Ronderos，J。，＆Fitton，L。（2023）。具有发育性障碍的双语儿童中西班牙的形态句法增长：文章，文献，动词和虚拟的情绪。邀请了《语音，语言和听力研究杂志》的手稿。https://doi.org/10.1044/2023_jslhr--23-00091 Fitton，L.，Goodrich，J.M.，Pratt，A.，Thayer，L。，＆Luna，R。（2023）。双语词汇
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。
密歇根州聋哑或听力障碍学生交流计划 (DHH)
交流和语言是学习的基础。聋哑或听力障碍 (DHH) 学生的交流方式多种多样。语言是一种使用单词（口头、书面或手语）的系统，具有语法、句法和语用结构和规则。交流方式是支持语言习得和/或提供更完整语言途径的技巧、策略和理念。交流方式本身并不是语言。此交流计划是一种工具，可以促进围绕学生独特需求进行有意义的讨论。
大学：姓氏：TSIGKA 名字：STELLA 排名
3 Chan, S.、Tsigka, S.、Boschetti, F. 和 Capasso, R. (2010)。失语症患者言语错误模式的计算机辅助评估。临床语言学和语音学杂志，24(11)，915-27。4 Tsigka, S.、Papadelis, C.、Braun, C. 和 Miceli, G. (2010) 形态句法过程的神经关联：名词和动词同音词的 MEG 研究。Procedia - 社会和行为科学，希腊，94-95。5 Tsigka, S.、Chan, S. 和 Capasso, R. (2009)。评估意大利语名词和动词的形态处理
神经语言任务学：哪些 NLP 任务最能预测 fMRI 大脑活动？
已经发现几种流行的基于 Transformer 的语言模型可成功用于文本驱动的大脑编码。然而，现有文献仅利用预训练的文本 Transformer 模型，尚未探索针对特定任务学习到的 Transformer 表示的有效性。在这项工作中，我们探索从十种流行的自然语言处理任务（两种句法和八个语义）学习到的表示中进行迁移学习，以预测来自两个不同数据集的大脑反应：Pereira（阅读段落中句子的受试者）和 Narratives（听口述故事的受试者）。基于任务特征的编码模型用于预测整个大脑不同区域的活动。共指消解、NER 和浅层语法分析的特征可以解释阅读活动的更大差异。另一方面，对于听力活动，诸如释义生成、总结和自然语言推理等任务表现出更好的编码性能。针对所有 10 个任务表征的实验提供了以下认知见解：（i）语言左半球比语言右半球具有更高的预测大脑活动，（ii）后内侧皮质、颞顶枕交界处、背额叶比早期听觉和听觉联想皮质具有更高的相关性，（iii）句法和语义任务在阅读和听力刺激方面分别显示出跨大脑区域的良好预测性能。
自动机理论和形式语言的半群
I.引言Semigroups是抽象代数中基本代数结构的基本代数结构，在数学和计算机科学的各个领域都有重要的应用。半群是配备了关联二进制操作的集合，使其成为代数中最简单但最通用的结构之一。半群的重要性不仅限于纯数学，而是扩展到理论计算机科学，尤其是在自动机理论和正式语言中[1，2，3]。Automata理论，理论计算机科学的基础区域，研究摘要机器及其解决的问题。有限的自动机是最简单的计算模型之一，通过句法半群的概念与半群密切相关，这些概念是自动机识别的语言[4，5]。具体来说，有限自动机的状态可以解释为半群的元素，并且状态之间的过渡是由半群操作定义的。自动机和半群之间的这种相互作用为理解计算过程和语言识别提供了一个强大的框架[6，7]。在正规语言的研究中，半群在形式语言理论中的应用尤其明显，这正是有限自动机识别的语言类别。普通语言可以通过正则表达式描述，又可以将其映射到有限的自动机。每种普通语言都有相关的句法半群，这是一个封装
计算机为什么不能使用英语？
里德与红色问题只是无数难题中的一个非常简单的例子，这些难题需要语言学家开发的句法分析工具来解决。在过去的三四十年里，句法理论的进步使我们比以往任何时候都更深入地理解了英语和许多其他语言的语法结构。这些突破首次使计算机能够使用“自然”人类语言，至少是在某些有限的方式下，例如，将文档从一种语言翻译成另一种语言。但即使是最简单的语言使用也需要将大量的语言知识编入计算机，正如里德/红色问题所示。
利用机器学习技术分类翻译和不翻译的公司年度
摘要全球化导致在国际市场中广泛采用翻译的公司年度报告。尽管如此，这些翻译的文档是否符合相同的功能并与非翻译的同行相同的功能并有效地与国际投资者进行有效交流。考虑到他们对利益相关者的意义，将这两种报告区分是必不可少的，但是在这一领域的研究不足。本研究试图通过利用机器学习算法来根据其翻译状态对企业年度报告进行分类来弥合这一差距。通过构建可比文本的语料库并采用13个句法复杂性指数作为特征，我们使用八种不同的算法分析了报告：幼稚的贝叶斯，逻辑回归，支持向量机，K-Nearest邻居，神经网络，随机森林，渐进森林，渐进，渐进，增强和深度学习。此外，通过组合三种最有效的算法来创建集合模型。我们研究中表现最佳的模型达到了曲线（AUC）的面积为99.3％。这种创新的方法证明了句法复杂性索引在机器学习中对企业报告中翻译语言进行分类的有效性，从而为文本分类和翻译语言研究提供了有价值的见解。我们的发现为多语言环境中的利益相关者带来了关键的影响，强调了该领域进一步研究的需求。
类比作为思维和人工智能的基本功能 - Cognitorium
文献中讲了很多类比在思维中的重要性，但只给出了一个类比推理的例子。作者认为，类比在思维方面有着更广泛的含义，是三段论与隐喻、知觉与比较、归纳与演绎、抽象的分类与构造等思维机制的基本功能，这些都将在报告中举例说明。作者还批评了结构类比作为类比实现方式的主导假设，并提出了另一个基于上下文的类比原则。将展示如何从句法谓词获得词汇类比，这为基于神经网络以外的原理构建人工智能提供了基础。