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定量词汇类型中的挑战
研究主题“意义的演变：定量词汇类型学的挑战”涉及对当前语言学兴趣越来越多的领域：关于单词含义演变的定量研究。这是语言学中增长趋势的一部分，在这种语言学中，已经发生了定量方法的重大转变，并且对语义变化的兴趣增加。外部语言学，我们可能会将这种定量转变与一般社区的兴趣联系起来，例如大型语料库和人工智能等领域，以及对语言在日常生活中的重要性的认识。当前的问题从跨语言和类型学的角度着重于词汇语义，重点是语义领域，多义和colexifient。总体主题是如何量化跨学科的变化的方式，其中所包括的论文实际上正在处理大型数据集或跨语言比较。研究主题包括八个论文，包括各种类型和内容，包括“概念分析”，“方法”以及“原始研究”论文。第一种类型的文章是由Haspelmath（2023年10月24日出版），标题为“跨语言的共表达和synexpression模式：比较概念和可能的解释”。在这里，定义并发展为进一步的区别，将基本的基本概念定义为定义。作者将概念扩大到共表达中，并定义如何使用该术语来覆盖词汇和语法模式，而在不同的上下文中出现了两种形式的含义。术语也与词汇类型学区域内的较早术语进行了比较。另外，介绍了术语synexpression，该术语涵盖了单个形式的两个含义的同时存在。使用各种语言的各种示例，进一步描述和开发了这些概念。最重要的是，本文指出了如何将术语区别用于定义类型学研究中可以对比的比较概念。这使得本文对于任何针对词汇或语法共表达的大型类型的大规模研究以及对研究主题的重要理论贡献非常有用。列表（2023年6月16日）撰写了“方法”论文，标题是“从多语言列表中推理了部分colexifations”。本文讨论了与
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C88 @liu，Z.，Dou，G.，@tan，Z.，Tian，Y.，Jiang，M。“通过机器学习，迈向更安全的大型语言模型”，在计算语言学协会年度会议（ACL）的年度会议中，2024年，2024年。C87 Sun，L。和许多其他包括Jiang，M的M。“ Trustllm：大语言模型中的可信赖性”，在国际马克内斯学习会议论文集（ICML），2024年。（位置纸）C86 Qin，R.，Xia，J.，Jia，Z.，Jiang，M.，Abbasi，A.，Zhou，P.，Hu，J.，Shi，Shi，Y。“在设计自动化会议会议论文集（DAC），2024年。C85 @Wu，Z.，Jiang，M.，Shen，C。“指导大型语言模型以识别和忽略无关紧要的条件”，在计算语言学协会（NAACL）的年度会议论文集，2024年。C85 @Wu，Z.，Jiang，M.，Shen，C。“指导大型语言模型以识别和忽略无关紧要的条件”，在计算语言学协会（NAACL）的年度会议论文集，2024年。C84 *Kuang，Y.，Lin，H.，Jiang，M。“ OpenFMNAV：通过视觉语言基础模型进行开放设定的零射击对象导航”，在北美北美分会的北美北美会议的结果（NAACL）（NAACL）（NAACL）的发现中C83 @Wu，Z.，Jiang，M.，Shen，C。“在AAAI人工智能会议论文集（AAAI），2024年，（接受率23.8％= 2342/9862）C82 @yu，M.，@zhang，Z.， @yu，W.，Jiang，M。“比较推理的预培训语言模型”（口头演示）C81 @yu，W.，Jiang，M.，Clark，P.，Sabharwal，A。（海报）“ IFQA：一个用于反事实前提下回答的开放域问题的数据集”，在自然语言处理经验方法会议（EMNLP）中的研究中，2023年。(Selected for Outstanding Paper Award ) C80 @Zhang, Z., Wang, S., @Yu, W., Xu, Y., Iter, D., @Zeng, Q., Liu, Y., Zhu, C., Jiang, M. “Auto-Instruct: Automatic Instruction Generation and Ranking for Black-Box Language Models”, in Findings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2023.c79 @liu，G.，@inae，E.，@zhao，T.，Xu，J.，Luo，T。，Jiang，M。“以数据为中心的数据以数据为中心的图形学习具有扩散模型”（ACCEPTAS率26.1％= 3222/12343）C78 @liu，G.，@zhao，t.，@inae，E.，Luo，T.（接受率22.1％= 313/1416）C77 @ziems，N.， @yu，W。，@zhang，Z.C76 @liu，G.，Jiang，M。“解释与反事实的AI信息的入侵检测”，在IEEE国际委员会通信会议论文集（InfoCom），2023年。
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英语作为外语的人工智能（AI）调查
Şerife Fidan 2 , Yusuf Kasimi 3 摘要 本研究使用来自 Bibliometrix 和 Web of Science 的数据，研究了语言和语言学领域中涉及人工智能 (AI) 的文章。该研究使用文献计量学揭示了人工智能在 EFL 中的历史趋势。该研究利用 Biblioshiny（bibliometrix 包中用于分析书目数据库数据的基于网络的工具）来检查下载的 Web of Science (WoS) 数据。Bibliometrix R 包和 Biblioshiny 软件创建了表格和图形。该研究在 WoS 网站上搜索标题、摘要和关键词中带有“人工智能 (AI)”的研究，以查找书目数据。从 2013 年到 2023 年，WoS 专注于语言教育中的语言和语言学。有 1693 篇 EFL AI 论文。该研究选择了开放获取出版物来阅读全文。本分析研究了 177 种出版物。我们采用了不同的文献计量分析技术，以便从研究出版物中获取最有用的数据。分析考虑了作者、出版年份、大学、国家、首选期刊、热门话题和关键字引用率。研究结果表明，随着时间的推移，出版物数量有所增加，人们对人工智能的兴趣也日益浓厚。我们确定了领先的大学和杰出的作者。根据国家的不同，我们观察到了不同的参与程度。数据分布通过首选期刊提供。这项研究有助于研究人员和决策者评估语言和语言学领域的人工智能研究。关键词：文献计量学、科学网 (WOS)、人工智能、英语作为第二语言教学、机器学习
Chien -Ming Huang-约翰·霍普金斯计算机科学
– Program committee member / reviewer for ACL (2023, 2020, 2017, 2016, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2007, 2005, 2004, 2003, 2002), AISTATS (2010), COLING (2014, 2012, 2008), EAAI (2013), EACL (2012, 2006, 2003, 1999), EMNLP (2018, 2017, 2016, 2014, 2013，2012，2011，2011，2010，2010，2008，2008，2007，2006，2003，2002 - 2018，2010中的“最佳审稿人”奖项，FSMNLP（2005，2001），ICGI（2012），ICFP（2008），ICLR（2008），ICLR（ICLR（2017），2017年），ICML（2019，2016，2016，2004）； NAACL (2016, 2015, 2013, 2012, 2010, 2009, 2006), NeurIPS (2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2014, 2013, 2011, 2010, 2007), NLP-LING (2010), SCiL (2020, 2018), SIGMOR- PHON (2023, 2019, 2018, 2014, 2012, 2010, 2008, 2006, 2004, 2002, 2000, 1998年），WINLP - 卫生NLP研讨会（2023，2021，2019，2018，2018，2017），ACL统计NLP和加权自动机（Statfsm）（2016）（2016），ACL关于NLP（unsnlp）的神经疗法中的语言结构相关性的ACL相关性（2011年） ACL关于NLP和CL教学的ACL讲习班（2024、2013、2008、2005、2002），CVPR结构化预测的研讨会（2013年），ICML关于依次模型预测的关于预测的研讨会（2013），国际惯例会议，依赖性语言学的国际会议（2011年），关于对Slavic语言学的诉讼，对Slavic Linguisticals的For-Mal of-Mal of-Mal of-Mal Intershop。
认知科学（文学士或理学士）
认知科学是研究智能生物（包括人类、动物和机器）如何感知、行动、认知和思考的学科。它探索思维的过程和内容，这些思维过程和内容在个人身上观察到，在社区中传播，在语言的结构和含义中体现，通过算法建模，并通过心灵哲学进行思考。它的模型是使用来自许多学科的概念制定的，包括心理学、语言学、逻辑学、通信科学/障碍、计算机科学、人类学和哲学，并使用来自心理实验、临床研究、实地研究、计算机模拟和神经生理观察的证据进行测试。
NCKU交换学生的部门要求...
研究生1。非英语国家的申请人必须通过近两年来获得80岁以上的toefl-ibt证书来证明其英语水平。2.附件必须提供其当前的学术成绩单，英语自传和目的声明。3。需要一个英语学习计划，指定所选计划（文献或语言学）。4。个人著作，包括个人作品，学术出版物，论文或写作样本，也应提交。5。在前几年需要平均GPA为2.5或以上。
通过认知科学原理推进人工智能感知
摘要 — 尽管人工智能 (AI) 已经迅速取得了许多成就，但在性能和资源效率方面仍然存在悬而未决的问题和根本缺陷。由于人工智能研究人员通过人类智能对很大一部分性能标准进行基准测试，因此认知科学启发的人工智能是一个很有前途的研究领域。研究认知科学可以为构建人工智能研究的基本模块提供新的视角，从而可以提高性能和效率。在这篇评论论文中，我们重点关注感知的认知功能，即从周围环境中获取信号作为输入，并对其进行处理以了解环境的过程。特别是，我们从认知科学和人工智能的视角研究和比较其各种过程。通过这项研究，我们回顾了认知科学各个分支学科（特别是神经科学、心理学和语言学）的所有当前主要理论，并将其与当前人工智能实践中的理论和技术进行比较。因此，我们为研究人员提供了人工智能的详细方法集合，以构建受认知科学启发的人工智能系统。此外，通过回顾认知启发人工智能的状态，我们指出了人工智能当前状态（相对于人脑的性能）的许多差距，从而为研究人员提供了开发更好的人工智能感知系统的潜在方向。索引术语 — 认知科学、感知、神经科学、心理学、语言学、人工智能
语言发展基础
在这些卷本的最后准备阶段，埃里克·伦内伯格于 1975 年 5 月 31 日在纽约州怀特普莱恩斯突然去世。他是一个有着无限好奇心的人，他的理论和综合能力在语言、大脑和行为研究中无与伦比。虽然他以在人类语言生物学基础上的开创性工作而闻名，但他最终关注的是心智和大脑的研究，这也是他去世前正在研究的问题。他在 50 年代末首次提出，人类的语言能力只能基于人类大脑和声道的生物学特性来解释，这一观点后来被广泛接受和阐述。他的实验和观点被总结在 1967 年出版的开创性著作《语言的生物学基础》中。Eric Lenneberg 于 1921 年 9 月 19 日出生于德国，并在那里度过了生命的前十二年。1933 年，他随父母移民到巴西。为了寻求更广泛的教育经验，他于 1945 年来到美国。在美国陆军服役一年后，他于 1947 年进入芝加哥大学，于 1949 年获得文学士学位，并于 1951 年获得文学硕士学位。他获得了博士学位。 1955 年，他获得哈佛大学心理学和语言学双学位，随后在哈佛医学院获得医学科学博士后奖学金，进一步专攻神经病学和儿童发育障碍。1959 年至 1967 年，他在哈佛大学和马萨诸塞州任教
