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使用自然语言处理作为人工智能来分析消费者对广告的看法
随着技术在商业中的出现和融合，营销人员开始投资众多媒体平台来影响消费者的情绪。人工智能已被证明是改变消费者媒体习惯的数字化创新工具之一。由于电子商务的日益发展，传统的广告模式已不足。因此，广告商正在利用人工智能技术来满足当前的需求。因此，需要更深入地了解产品广告，并参考消费者情绪及其影响。当前的研究描述了人工智能在分析消费者注意力、认知和情感方面的贡献。目标产品是三星 Galaxy。当前研究的研究人员采用了 Think-aloud 程序进行数据分析。推文数据集分为 2 类。国际消费者情绪有 30,877 条推文，而巴基斯坦消费者情绪推文数据集有 26,834 条。对于数据分析，作者使用 Nvivo 生成主题。Nvivo 生成词云。使用巴基斯坦推文生成的词云显示，消费者对三星产品的依恋基于情感和注意力，三星产品的首选功能与情感和注意力相关。与此相反，世界其他地区的推文揭示了情感、注意力和认知在选择三星产品时决定了消费者的偏好。这项研究对移动公司针对全球人口很有用。消费者在选择手机时偏好各不相同。本研究将为手机公司提供更好的思路，帮助他们制造面向消费者的手机，从而获得更好的结果。此外，未来的研究应添加更多国家单独的数据，并对发达国家消费者和发展中国家消费者偏好进行比较研究。此外，对消费者有更好了解的公司可以在广告中突出手机最吸引人的功能。
ESA任务分类和项目采用新的微电子开发 “ tick-tock”型号黄道的太空摄像头方法 28GBPS/通道光纤的可靠性测试... 在太空域中加速对FPGA的深度学习推断 下一代辐射的太空纤维IP核心 - b'\ xcb \ x98引导erom + 2 mbytes eRam w/ecc \ xcb \ x98内存接口（挥发性）\ xcb \ x98 ddr2/ddr3/ddr3/ddr4 \ xcb \ xcb \ x98存储器接口（非挥发性）内存传输' ICU - ADHA ICU系统控制器模块概念 带有fusio rt 的月亮探索 在太空飞船FR 上获得的MBSE获得了经验丰富的经验 水推进 人工智能（AI）和自然语言处理（NLP ... 在灵活而智能的中开发机载处理环境 卫星间继电器终端
•具有更大的灵活性，这是任务类别的函数（对V类的最高灵活性），但更依赖承包商的内部流程，对文档的更简化和所需的报告，以ESA给出的知名度较低，责任降低，责任和风险的代价较低，并给予行业
自然语言到形式化知识记录节点的自动转换
本文介绍了基于自然语言句子所表达的知识的自动问答系统的改进。该系统是使用关系数据库实现的。该系统将成为开发用于获取所提问题答案的 Web 应用程序的基础。为了将自然语言句子输入关系数据库，必须准备好并正式记录它们。问答系统的开发基于概念框架知识节点 (NOK) 的应用，其形式化记录适合输入到关系数据库中，从中可以获得问题的答案。本文介绍了一种将英语句子自动转换为形式化记录的应用程序。该应用程序在 100 个简单的英语句子上进行了测试，并将自动转换的结果与手动处理相同句子的结果进行了比较。
使用自然语言处理的人工智能医疗聊天机器人
医疗保健是个人过上好日子的重要因素。但如果有任何健康相关问题，咨询医生并不容易。提出的想法是利用人工智能创建医疗保健聊天机器人作为虚拟助手。人工智能集成医疗保健聊天机器人将在咨询医生之前诊断并提供常见健康问题的详细信息。医疗保健聊天机器人系统将使用自然语言处理和神经网络来训练医疗数据库。为了降低医疗保健总体成本并提高医疗知识的可及性，构建了医疗保健聊天机器人。某些现有的聊天机器人充当医学参考书，帮助患者了解有关其疾病的更多信息并有助于改善他们的健康。该聊天机器人系统使用文本到文本对话与患者讨论他们的健康问题，并根据他们的症状提供个性化诊断。因此，个人将了解他们的健康状况并了解正确的治疗方法。
量子自然语言处理中的密度矩阵方法
尽管向量是计算编码单词含义最常用的结构，但它们无法表示对潜在含义的不确定性。模糊词可以通过其各种可能含义的概率分布来最好地描述。将它们放在上下文中应该可以消除其含义的歧义。同样，词汇蕴涵关系也可以使用概率分布来表征。然后，将层次顺序中较高位置的单词建模为其所包含单词含义的概率分布。DisCoCat 模型受到量子理论数学结构的启发，提出密度矩阵作为能够捕捉这种结构的词嵌入。在量子力学中，它们描述的是状态仅以不确定性已知的系统。初步实验已经证明了它们能够捕捉单词相似性、单词歧义性和词汇蕴涵结构。Word2Vec 模型的改编版 Word2DM 可以学习这种密度矩阵词嵌入。为了确保学习到的矩阵具有密度矩阵的属性，该模型学习中间矩阵并从中导出密度矩阵。这种策略导致参数更新不是最优的。本论文提出了一种用于学习密度矩阵词嵌入的混合量子-经典算法来解决这个问题。利用密度矩阵自然描述量子系统的事实，不需要中间矩阵，理论上可以规避经典 Word2DM 模型的缺点。变分量子电路的参数经过优化，使得量子比特的状态与单词的含义相对应。然后提取状态的密度矩阵描述并将其用作词嵌入。为词汇表中每个单词学习一组与其密度矩阵嵌入相对应的单独参数。在本论文中，已经在量子模拟器上执行了第一次实现。所利用的目标函数减少了同时出现的单词之间的距离，并增加了不同时出现的单词之间的距离。因此，可以通过评估学习到的词向量的相似性来衡量训练的成功程度。该模型是在词汇量较小的文本语料库上进行训练的。学习到的词向量显示了文本中单词之间的预期相似性。我们还将讨论在真实量子硬件上的实现问题，例如提取完整的状态表示和计算该模型的梯度。
第五届人工智能自然语言研讨会 (NL4AI) 前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能来说，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。反思这种多样化且有前景的互动是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会得到了 AI*IA NLP 特别兴趣小组 5 和意大利计算语言学协会 (AILC) 6 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2021 年版 NL4AI 与第 20 届意大利人工智能协会国际会议 (AIxIA 2021) 在同一地点举行，由于 COVID-19 大流行而在线举行。会议议程可在官方研讨会网站 7 上找到。征文活动共收到来自意大利（23）、德国（5）和法国（4）的 34 位作者的 12 篇投稿。经过审核，12 篇论文中有 10 篇被接受发表（接受率为 83%）。论文涉及
近期量子自然语言的基础...
我们为近期量子自然语言处理（QNLP）提供概念和数学基础，并以量子计算机科学家友好的术语进行。我们选择了说明性演示方式，并提供了支持经验证据和有关数学一般性的正式陈述的参考。我们回想起我们采用的自然语言的量子模型如何[42]规范结合语言含义与丰富的语言结构，最著名的是语法。尤其是，在量子系统的仿真下，它需要一个类似量子的模型来结合含义和结构，将QNLP建立为量子本性。更重要的是，现在领先的嘈杂的中间量子量子（NISQ）范式用于编码有关量子硬件，变异量子电路的经典数据，使NISQ非常友好地友好：语言结构可以用作免费的午餐，与昂贵的典型典型的类别编码相反，可以将语言结构编码为免费编码，该典型的典型的编码为格式编码。QNLP任务的量子加速已在先前的工作中建立[116]。在这里，我们提供了更广泛的任务，所有任务都具有相同的优势。图解推理是QNLP的核心。首先，量子模型通过分类量子力学的图形形式主义将语言解释为量子过程[38]。其次，这些图是通过ZX-Calculus翻译成量子电路的。含义的参数化成为要学习的电路变量：
量子自然语言处理在语言翻译中的应用
Mina Abbaszade 1，Vahid Salari 2,3,4，Seyed Shahin Mousavi 5，Mariam Zomorodi 6,7和Xujuan Zhou 8和Xujuan Zhou 8，（IEEE）1物理学系，ISFAHAN INSECOPYRINES，ISFAHAN INSECOPLIONS，ISFAHAN ISTOCHEL，ISFAHAN 84156-833111，IRAN 2 BASID SASID中心，伊斯兰教）西班牙比尔巴奥3日3物理化学系，巴斯克大学UPV/EHU，48080西班牙，西班牙4量子生物学实验室，霍华德大学，华盛顿特区，20059年，美国5纯数学系Mashhad 91779-4897，伊朗7计算机科学系，计算机科学与电信学院，克拉科夫技术大学计算机科学和电信学院，波兰81-155，波兰8号商学院，南昆士兰州大学，苏格兰大学，苏格兰校园，斯普林德校园，斯普林德尔德，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，
自然语言处理与量子物理学
近年来，量子计算引起了广泛关注。其基本思想是利用量子力学的力量来解决计算问题（Shor，1999；Nielsen 和 Chuang，2002）。虽然某些量子算法可以成为经典算法的更快替代方案（Biamonte 等人，2017；Arute 等人，2019），但量子物理的数学框架也已用于认知（Busemeyer 和 Bruza，2012）、优化（Soleimanpour 等人，2014）和其他学科。在自然语言处理 (NLP) 领域，量子力学近年来的研究兴趣激增，解决了从词汇语义模糊性（Meyer and Lewis，2020 年）到语义组合（Coecke 等人，2020 年）以及从信息检索（Jiang 等人，2020 年）到文本分类（Zhang 等人，2021 年）等各种问题，其中量子物理的不同特性启发了新算法。尽管其研究文献不断增加，但尚未有调查对量子 NLP 领域进行综述和分类。最相关的调查是关于量子启发的信息检索（Uprety 等人，2020 年；
解码多模式自然语言处理的EEG大脑活动
直到最近，研究人员的人类行为数据主要吸引了人类认知。但是，这些人类语言处理信号在基于机器学习的自然语言处理任务中也可能是有益的。为此目的使用EEG脑活动在很大程度上尚未探索。在本文中，我们介绍了第一项大规模研究，以系统地分析EEG脑活动数据改善自然语言处理任务的潜力，特别关注信号的特征最有益。我们提出了一种多模式的机器学习体系结构，该体系结构从文本输入以及脑电图功能中共同学习。我们发现，将EEG信号填充到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列单词嵌入类型，脑电图数据改善了二进制和三元感性分类，并且优于多个基准。对于更复杂的任务，例如关系检测，只有上下文化的BERT嵌入在我们的实验中优于基准，这增加了进一步研究的需求。最后，脑电图数据表明，当有限的培训数据可用时，特别有希望。