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World File Search System语义学
UTKAL 文化大学 - 布巴内斯瓦尔
本课程提供语音学和音系学、形态学、句法和语义学方面的广泛培训。这将有助于读者获得知识以理解语言的科学研究。此外，还教授语言与社会、语言与文化、语言与大脑等主题，这些主题对于了解语言的发展、关联、结构和在社会中的使用方式是必不可少的。对于对交流感兴趣的个人，语言学课程还强调了翻译和文本分析等有用的方面。本课程还为学生提供学习特定语言或对不同语言进行比较研究、语言习得、认知等的机会。学生还可以决定是否专注于语言理论或语言描述。
导论：文学伦理批评、脑文本与世界文学新解读
作者简介 尚碧武是上海交通大学英语系教授，也是德格鲁伊特出版社《叙事研究前沿》杂志的主编。他的研究兴趣包括当代英国小说、叙事学和文学伦理批评。他是《追寻叙事动力》（彼得朗，2011 年）、《当代西方叙事学：后古典主义视角》（人民文学出版社，2013 年）和《跨越边界的非自然叙事：跨国界和比较视角》（劳特利奇，2019 年）的作者。他的作品发表在《比较文学研究》、《批评：当代小说研究》、《部分答案》、《Neohelicon》、《文学语义学杂志》、《符号学》、《比较文学与文化》、《文学跨学科研究》和《阿卡迪亚》等期刊上。
现代人工智能与社会人文主义的矛盾
摘要 目的——本文旨在提出一种有效的人工智能（AI）方法，解决由非形式化表征组成的社会人文现实问题。新任务是描述人工智能和人类在混合系统框架中的融合过程。 设计/方法/方法——社会人文动态与人工智能的传统特征相矛盾。建议的方法将形式化和非形式化部分作为一个整体。全息和特殊收敛方法相结合，以确保集体决策的目的性和可持续性。拓扑空间、控制热力学和非形式化（考虑量子和相对论）语义上的逆问题求解包括现实特征形式的观察者。 发现——集体决策不能仅通过形式化手段来表示。因此，本文提出了混合现实方程（HyR），它集成了形式化和非形式化部分，传达和融合了全息方法、热力学理论、认知建模和逆问题求解。特殊的收敛方法使该方程的解具有目的性和可持续性。研究局限性/含义——就目前最先进的技术而言，所建议的方法影响深远；在认知语义学的创建中，预计存在中期局限性。 实际意义——社会人道主义事件涵盖与个人和集体人类行为和决策有关的所有现象。本文将对深度网络化的专家、人群、救援队、研究人员、专业社区、社会和环境产生影响。 原创性/价值——先进人工智能实现有目的和可持续的社会人道主义主题的新可能性。集体决策过程中特殊的收敛信息结构为实现目标创造了必要条件。 关键词 人工智能、收敛方法、全息方法、混合现实、特征形式、三阶控制论、集体行为、建构主义、自主代理、反身主动环境、具身智能、认知语义学 论文类型 概念论文
滚动广告编号 IITD/2023/AP-1
12. 人文与社会科学：经济学：微观经济学、宏观经济学、国际贸易和公共财政。语言学：语义学、音系学、形态学、句法学、语言习得、计算语言学、心理语言学、神经语言学。哲学：哲学的所有分支学科，特别关注以下领域：伦理学、形而上学、哲学史、政治哲学、法哲学、逻辑学、认识论、心灵哲学、环境哲学、女性主义哲学、文化哲学、宗教哲学、技术哲学和科学哲学。特别欢迎能够接触非英语语言哲学文本的哲学家申请，他们属于世界不同地区的不同哲学传统。心理学：社会心理学、积极心理学、认知心理学、神经心理学、计算心理学。其他专业的优秀候选人也可申请。
听觉和语言的解剖学和生理学
• 言语发音，包括发音、运动计划和执行、音系学和口音矫正 • 流畅性和流畅性障碍 • 声音和共鸣，包括呼吸和发声 • 接受性语言和表达性语言，包括音系学、形态学、句法学、语义学、语用学（语言使用和交流的社会方面）、语言前交流（如手势、符号、肢体语言）以及说、听、读、写的能力 • 听力，包括对言语和语言的影响 • 吞咽/喂食，包括（a）颌面肌的结构和功能和（b）口腔、咽喉、肺、食道、胃肠道和生命周期内的相关功能 • 沟通的认知方面，包括注意力、记忆力、排序、解决问题和执行功能 • 沟通的社会方面，包括挑战性行为、无效的社交技能和缺乏沟通机会 • 辅助和替代沟通方式
具有外来内容和外来元语义的人工智能
结论 1 。人工智能可能具有外来内容和外来元语义。结论 2 。即使他们确实如此，我们也可以找到与它们交流的方法。结论 3 。认真考虑这些选择对于清晰思考生存风险、价值观一致问题和可解释的人工智能等问题至关重要。本文（以及 Cappelen 和 Dever 2021）的一个更大目标是说明语言哲学中熟悉的工作如何与理解人工智能、我们与人工智能的互动、可解释的人工智能和可解释的人工智能的核心问题直接相关。对人工智能及其表征能力的思考几乎完全脱离了过去 30 年语言哲学和元语义学的发展。一个默认的假设是，我们对人工智能表征和交流能力的理解最好留给计算机科学家和那些受过相关软件构建培训的人。1 本文提出的问题表明，哲学参与具有巨大的潜力。我们在最后一部分简要说明了潜在的回报，并讨论了生存风险、价值一致性问题和可解释的人工智能。
使用量子语境工具分析歧义名词和动词
心理语言学研究使用眼动追踪来表明多义词与同音词的消歧方式不同，歧义动词的消歧方式与歧义名词不同。组合分布语义学的研究使用余弦距离来表明动词在主语和宾语的上下文中比单独使用时更有效地消歧。这两个框架都一次关注一个歧义词，都没有考虑包含两个（或更多）歧义词的歧义短语。我们借用了量子信息论、默认语境性框架和语境影响程度的方法和指标，并研究英语的歧义主谓和动宾短语，其中主语/宾语和动词都是歧义的。我们表明，可以使用上下文影响程度的平均值来建模歧义动词和歧义名词的处理差异，以及同音词和多义词和动词的不同歧义程度之间的差异。
语言学（辅修）
语言学是研究人类语言的科学。它力求确定人类语言中什么是必要的、什么是可能的、什么是不可能的。语言学家在努力确定各个语言的独特品质的同时，也在不断寻找语言的普遍性——这些属性的解释力可以跨越所有语言。语言学学科围绕句法（句子的组织原则）、形态学（单词的构造原则）、语义学（意义的研究）、语音学（语音的研究）、音系学（语言的声音模式）、历史语言学（语言随时间变化的方式）、社会语言学（语言与社会的相互作用）、心理语言学和神经语言学（语言在大脑中的表征）。目前，教职员工的研究涵盖整个领域，包括句法和语义的相互作用、语音学和音系学、语言接触、洋泾浜语和克里奥尔语、城市社会语言学以及句法过程的计算机类比等主题。
具有外来内容和外来元语义的人工智能
结论 1。人工智能可能具有外来内容和外来元语义。结论 2。即使他们确实如此，我们也可以找到与他们交流的方法。结论 3。认真考虑这些选择对于清晰思考生存风险、价值取向问题和可解释的人工智能等问题至关重要。本文（以及 Cappelen 和 Dever 2021）的一个更大目标是说明语言哲学中熟悉的工作如何与理解围绕人工智能、我们与人工智能的互动、可解释的人工智能和可解释的人工智能的核心问题直接相关。对人工智能及其表征能力的思考或多或少完全脱离了过去 30 年语言哲学和元语义学的发展。一个默认的假设是，我们对人工智能的表征和交流能力的理解最好留给计算机科学家和那些受过相关软件开发培训的人。1 本文提出的问题表明，哲学参与具有巨大的潜力。我们将在最后一节中简要说明潜在的回报，并讨论生存风险、价值一致性问题和可解释的人工智能。
语言学（BA）
语言学是人类语言的科学。它试图确定在人类语言中必不可少的哪些，哪些是可能的，哪些是不可能的。虽然语言学家致力于确定单个语言的独特特征，但他们一直在寻找语言普遍性，即在跨语言中解释的能力。语言学学科是围绕语法组织（句子组织的原则），形态学（构造单词的原则），语义学（含义的研究），语音学（语音研究），语音学（语音研究），语言（语言模式），声音模式（声音模式），历史语言（语言的方式），社会语言和社会语言（社会语言），与社会的互动式（社会语言），互动式的语言，互动界面，互动界面，互动的语言，界面语言，互动界面，是互动的语言。神经语言学（大脑中语言的表示）。当前的教职员工研究遍及领域，包括语法与语义，语音和语音学的相互作用，接触语言，语言变化，城市社会语言学以及句法过程的计算机类比。