在本章中,我们将讨论语料库分析的一些假设,其中包括与词汇意义,量化,大小,一般可智能程度和反思相关的假设。然后,我们将展示这些假设如何支撑语料库分析的方法,包括词典,语法,话语和注册。然后,我们将根据假设和方法来解释语料库分析的分析技术,包括频率,比例代表,分散,搭配,诱饵,诱饵,语料库比较和关键。最后,我们简要提及了一些高级分析方法,这些方法可以在分析师从上面的技术中收集初始发现后进行。在此过程中,我们提供了研究问题的示例,以展示这些想法如何与技术交流的联系以及进一步的联系。这种假设,方法和技术的概述构成了所有语料库分析出现的知识的基础。这也将是理解语料库分析研究设计的良好背景,这是第3至5章的主题。
摘要 本文介绍了第一个用所有模态和神经生理信号记录的自然会话语料库。五对二元组(10 名参与者,西班牙语母语人士)被记录了三次,分为三个会话(每个会话约 30 分钟),间隔 4 天。在每个会话期间,都会捕获音频和视频以及神经信号(使用 Emotiv-EPOC 的 EEG)和电生理信号(使用 Empatica-E4)。该资源在多个方面都是原创的。从技术上讲,它是第一个在自然对话情况下收集所有这些类型数据的资源。此外,在不同时期记录相同的二元组为新的纵向研究打开了大门,例如对话者阵营随时间的演变。本文在文献中定位了这种新型资源,介绍了实验设置并描述了丰富语料库的不同注释。
摘要 尽管希波克拉底文献《心脏论》在 20 和 21 世纪引起了古典学家、医生和医学史学家的极大关注,但目前尚无对这部重要著作的评论。然而,关于许多要点,仍然存在着核心的解释问题:特别是作者如何理解心脏的结构和功能。这部著作对心血管医学史的意义首先在于,与任何其他希波克拉底文献相比,它在心脏内部结构的描述上有了根本性的进步。同时,这部著作与希腊化时期研究的亚历山大研究人员的发现相比存在很大差距——也就是说,这部著作的创作时间可能大致相同。此外,这部作品还首次描述了心脏瓣膜,其中对尖瓣和腱索的详细描述让一些学者认为,这部作品甚至包含了动物心脏系统解剖的证据,或者——当时在埃及亚历山大城以外似乎不可能有——人类心脏解剖的证据。本文旨在通过整合(在某些情况下纠正)先前的解释尝试来对这部作品进行全面评论,以理解这部经常被引用、有时被误解的古代医学论文。
胼胝体细胞毒性病变 (CLOCC) 也称为可逆性胼胝体压部病变轻度脑病或可逆性胼胝体压部病变综合征,在磁共振成像 (MRI) 上表现为胼胝体压部可逆性扩散受限。该病变与多种病因有关,包括细菌和病毒感染、代谢紊乱、药物、癫痫、恶性肿瘤和脑出血 [4,5] 。CLOCC 以细胞毒性水肿为潜在机制,被认为是继发性病变。CLOCC 患者的典型症状通常包括癫痫发作、意识障碍和谵妄 [6] 。放射学发现包括 T2 加权成像和液体衰减反转恢复上的高信号强度、T1 加权成像和急性期的低信号强度、弥散加权图像 (DWI) 上的高信号强度以及表观弥散系数 (ADC) 值降低 [6]。病变分为三种类型:位于胼胝体压部中央的小圆形或椭圆形病变、以胼胝体压部为中心但通过胼胝体纤维横向延伸到相邻白质的病变或以后方为中心但延伸到胼胝体前部的病变 [7]。预后方面,CLOCC 通常与良好的临床和放射学结果相关。病变通常在影像学检查中一周内消失,临床症状完全恢复,没有后遗症 [5]。
特定于领域的命名实体识别(NER)的意义,尤其是在法律和医学等领域,要求进行更深入的研究和实现。NER在医疗NLP中的作用如下:首先,NER有助于处理医学术语。医学ner使语言模型能够识别和处理医疗术语和行话。接下来,它有助于从非结构化数据中提取信息。实际上,Pearson等。(2021)已经执行了NER来重新移动或从非结构化医疗数据集中编码信息。此外,NER有助于敏感的患者特定信息的匿名性(Catelli等人,2021)。但是,医疗数据集不足是有问题的。这个问题变得更加具有挑战性,因为特定领域的NER任务需要广泛的标签,尤其是对于疾病,身体和治疗等特定实体类别。由于需要专家级知识,因此难以进一步放大。数据稀缺问题在诸如韩文等相对低资源的语言中会恶化。没有开源医疗数据集的韩国人证明了问题的严重性。为了解决数据稀缺问题,我们介绍了KBMC(韩国生物医生),这是第一个针对韩国的开源医疗数据集。我们利用chatgpt 1进行有效的句子创建。随后,我们注释了与生物格式下的疾病名称,身体部位和治疗相对应的实体。增加数据集并检查一般文本中的性能,
胼胝体发育不全 (CCA) 是最常见的先天性畸形之一,其神经发育结果不确定,尤其是当疾病被孤立时。为了向父母提供明智的咨询,在怀孕早期确定与预测结果相关的解剖标记至关重要。使用 CCA 对胎儿大脑进行定量探索的情况很少见,而且主要限于对特定大脑结构的研究。在这里,我们提出了一种基于微分同胚变换的胎儿大脑磁共振成像 (MRI) 分析流程。它包括两个步骤:半自动胎儿 MRI 预处理程序和量化与正常发育的解剖偏差的流程。MRI 预处理之后,使用配准将每个体积胎儿大脑与年龄匹配的健康模板大脑在全球范围内进行比较。将变形并行传输到同一空间以纠正胎儿之间的年龄差异。使用主成分分析和分类确定了 CCA 特有的变形模式。该流程在回顾性选择的 38 个健康胎儿和 73 个 CCA 胎儿的 MRI 上进行了测试。根据更多局部分析,最相关的 14 分类变形模式将众所周知的大脑改变与 CCA 相结合。15 这项初步工作有望定量探索异常胎儿大脑 16 并将在未来用于识别与不良临床结果相关的解剖特征 17。18
胼胝体是连接大脑两个半球的一束轴突纤维。以胼胝体发育不良为核心表型的神经发育障碍为了解轴突发育异常导致的病理学提供了宝贵的窗口。本文描述了一组八名患有神经发育障碍的患者,这些患者的特点是一系列缺陷,包括胼胝体异常、发育迟缓、智力障碍、癫痫和自闭症特征。每位患者都携带 MYCBP2 的一个独特的新生变异,MYCBP2 基因编码一种非典型 RING 泛素连接酶和信号传导中枢,在轴突发育中具有进化保守的功能。我们利用 CRISPR/Cas9 基因编辑将疾病相关变异引入秀丽隐杆线虫 MYCBP2 直系同源物 RPM-1 的保守残基中,并评估了体内功能结果。与 MYCBP2 变异患者的不同表型一致,携带 rpm-1 中相应人类突变的秀丽隐杆线虫表现出轴突和行为异常,包括习惯改变。此外,影响 RPM-1 泛素连接酶活性的变异中发生了自噬标记物 LGG-1/LC3 的异常轴突积累。解剖学、细胞生物学和行为读数的功能遗传结果表明,MYCBP2 变异可能会导致功能丧失。总的来说,我们从多名人类患者和在体动物模型上进行 CRISPR 基因编辑的结果支持了 MYCBP2 与人类神经发育谱系障碍之间的直接联系,我们称之为 MYCBP2 相关发育迟缓伴有胼胝体缺陷 (MDCD)。
Bénézit,A.(2015)。在没有cor骨纤维的大脑中组织白质。Cortex,63,155–171。Bolton,T。A.,Morgenroth,E.,Preti,M。G.和Van de Ville,D。(2020)。 使用fMRI脑动力学,将其分为多方面的人类行为和心理病理学。 神经科学的趋势,43(9),667–680。 Catani,M。和Thiebaut de Schotten,M。(2008)。 一个扩散量张量成像拖拉图集,用于虚拟的体内解剖。 Cortex,44(8),1105–1132。https://doi.org/10.1016/j.cortex.2008.05.004 Chiarello,C。(1980)。 房子分开了? 具有呼叫性发育不全的认知功能。 大脑和语言,11(1),128–158。 https://doi.org/10.1016/ 0093-934X(80)90116-9 Dennis,M。(1976)。 与cors症的感官和运动分化受损:个体发育过程中缺乏call骨抑制作用? neu-Ropsychologia,14(4),455–469。 https://doi.org/10.1016/0028-3932(76)90074-9 Edwards,T。J.,Sherr,E.H. (2014)。 临床,遗传和成像发现确定了call虫发育综合征的新原因。 大脑,137,1579–1613。 https://doi.org/ 10.1093/brain/awt358 Fan,L.,Li,H.Bolton,T。A.,Morgenroth,E.,Preti,M。G.和Van de Ville,D。(2020)。使用fMRI脑动力学,将其分为多方面的人类行为和心理病理学。神经科学的趋势,43(9),667–680。Catani,M。和Thiebaut de Schotten,M。(2008)。一个扩散量张量成像拖拉图集,用于虚拟的体内解剖。Cortex,44(8),1105–1132。https://doi.org/10.1016/j.cortex.2008.05.004 Chiarello,C。(1980)。房子分开了?具有呼叫性发育不全的认知功能。大脑和语言,11(1),128–158。https://doi.org/10.1016/ 0093-934X(80)90116-9 Dennis,M。(1976)。 与cors症的感官和运动分化受损:个体发育过程中缺乏call骨抑制作用? neu-Ropsychologia,14(4),455–469。 https://doi.org/10.1016/0028-3932(76)90074-9 Edwards,T。J.,Sherr,E.H. (2014)。 临床,遗传和成像发现确定了call虫发育综合征的新原因。 大脑,137,1579–1613。 https://doi.org/ 10.1093/brain/awt358 Fan,L.,Li,H.https://doi.org/10.1016/ 0093-934X(80)90116-9 Dennis,M。(1976)。与cors症的感官和运动分化受损:个体发育过程中缺乏call骨抑制作用?neu-Ropsychologia,14(4),455–469。https://doi.org/10.1016/0028-3932(76)90074-9 Edwards,T。J.,Sherr,E.H.(2014)。临床,遗传和成像发现确定了call虫发育综合征的新原因。大脑,137,1579–1613。https://doi.org/ 10.1093/brain/awt358 Fan,L.,Li,H.人类Brainetome Atlas:基于连接的新大脑图集
1.2 挑战与影响 ARC 公开测试中,人类的平均表现准确率超过 60%[ 3 ]。相反,最有能力的模型利用 SOTA LLM[ 4 ] 也只能达到 50% 以下的准确率。考虑到大量的预训练数据,当前人工智能与人类之间的差距更加明显。对 ARC 竞赛解决方案的研究可以为我们对人类思维中的直觉和推理过程进行建模提供重要见解,促进新型人工智能范式的构建。同时,“[至少,解决 ARC-AGI 将产生一种新的编程范式[ 5 ]”,只需展示几个输入输出示例,就可以让没有编码经验的人进行程序合成。2 竞赛细节 数据集 ARC Prize 竞赛提供三个数据集:公共训练集、公共评估集和私有评估集。公共训练集和公共评估集均包含 400 个任务文件,而私有评估集包含 100 个任务文件。每个任务有 2 到 10 对(通常为 3 个)示例和 1 到 3 对(通常为 1 个)测试[2, 6]。指标 我们可以通过两种方法评估性能: 1)像素正确性 - 正确推断的像素占总数的百分比; 2)正确/不正确 - 推断的输出在形状、颜色和位置方面是否与任务的测试输出相匹配。竞赛使用第二种方法评估提交内容[6]。