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语义信息理论概述
与当前的通信理论不同，该理论将信息量视为消息统计稀缺性的度量，概述了语义信息理论，其中给定语言系统中句子所携带的信息概念被视为与该句子的内容同义，以某种方式规范化，语义信息量的概念通过该内容的各种度量来阐明，所有度量均基于涵盖内容的逻辑概率函数。绝对度量和相对度量是有区别的，因此 D 函数适用于仅与演绎推理相关的环境，而 I 函数适用于归纳推理足够的环境。在研究的两种主要信息量类型中，一种是 cont，对于内容排他性的句子是加性的，另一种是 inf，对于归纳独立的句子是加性的。后者在形式上类似于传统的信息度量函数。研究了各种信息量估计函数，从而得到了当前传播理论中概念和定理的广义语义相关性。初步定义了语义噪声的概念，以及语言系统概念框架的效率和冗余性。建议语义信息是一个比其传播对应概念更容易应用于心理学和其他研究的概念。
浪漫的自然和孤独的元素...
它将开始介绍浪漫主义或浪漫时代，除了与之相关的诗歌之外，这个时期的所有主题以及所有实体。本节将探讨周围人所处理的事情 - 与之有关的诗人，例如布雷克，华兹华斯和其他人如何在英语文学中贡献自己的作品。第二章将基于对浪漫诗歌及其相关的背景历史的介绍。所有导致浪漫时代并影响人们真正自我的含义的因素。诗人如何从自然中获得灵感，并将他们的实际思想描绘成诗歌。除了这些诗人外，其他实体是艺术家，在艺术中受到影响和描绘自然的音乐家。此外，它也将指向浪漫时代的精选诗人及其在诗歌中的精选作品（限制在描述自然而不是特别是浪漫爱情的角度）。第三章与浪漫主义的方式相同，但有点不同的是探索现代主义诗歌以及与之相关的实体。采取行动，TS Eliot的选定作品以及在自然和孤独方面与浪漫诗的不同。第1章引言浪漫主义是一种艺术和文学运动，在18世纪后期和19世纪中期在欧洲发生。基本上，浪漫时代存在于1784年至1832年。然而，浪漫主义或浪漫时代是启蒙时代的结果，诗人通常专注于知识。像JMW这样的艺术家。启发，集中精力，从而破坏了理性的离合器。尽管浪漫主义是上述时代的结果，而入门的概念是相同的“知识基础”。浪漫运动主要强调敏感性和主观性。找到真实自我的含义，找到个性的含义，一个人的思维过程，想象力，从而创建场景。这一切都是因为法国大革命赋予了“个人主义”的概念，这成为该统治期间最突出的规范。对于浪漫主义者而言，这个时代是构成创造力学院的想象力，而不是构成创造力的原因。在英语文学中，浪漫时代是指自由富有想象力的东西，赋予了对自然的爱的含义，而不是具体使“浪漫爱情”的定义。当我们看一些浪漫主义者的诗歌时，他们在诗歌中撰写的中心主题是自然界的。他们通常将自然世界的场景描绘成美丽，迷人和令人叹为观止的可爱的东西。据说，任何艺术家都应该像镜子一样描绘自然世界的事实，考虑双方的事实。尽管在这一领域的陪同下产生了影响，但当艺术家在绘画中描绘了“自然的悲伤现实”时，仍然存在一个彻底的离开。现实是对自然的描绘，是破坏性，强大和不可预测的东西。全都感谢浪漫时代的画家，他们把现实塞进了他们的绘画中。通过视觉媒介，艺术家瓦解了传统的寓言绘画，并精美地描述了一切。特纳，约翰·康斯特布尔（John Constable）和塞缪尔·帕尔默（Samuel Palmer）和托马斯·贝维克（Thomas Bewick）等版画家，他们主要包括景观和海景。然而，在英语文学中，浪漫主义被引入诗歌中，威廉·布雷克（William Blake），威廉·华兹华斯（William Wordsworth）和属于早期时代的S.T Coleridge的作品一直持续到第二代贝伦（Lord Byron），P.B Shelley和John Keats。第一代浪漫主义者以其“情感敏感性”和“依恋”而闻名。尽管这些浪漫主义者在研究和思想的基础上存在一些裂痕。他们以不同的方式工作，在不同的情况下，第二代留下了诗歌中第一章的一些烙印。音乐中的浪漫主义在贝多芬散发出的音乐中的浪漫运动，并开发了莫扎特和海顿的古典作品。该运动具有很高的创新性和冒险精神，因为它被称为“歌剧黄金时代”，其中包括朱塞佩·维尔迪（Giuseppe Verdi）和理查德·瓦格纳（Richard Wagner）等作曲家。他们都结合了音乐，歌词，并在欧洲提供了更多的视觉图像。
从脑磁信号进行连续语言语义重建
从神经信号中解码语言具有重要的理论和实践意义。先前的研究表明从侵入式神经信号中解码文本或语音的可行性。然而，当使用非侵入式神经信号时，由于其质量低下，面临着巨大的挑战。在本研究中，我们提出了一种数据驱动的方法，用于从受试者听连续语音时记录的脑磁图 (MEG) 信号中解码语言语义。首先，使用对比学习训练多受试者解码模型，从 MEG 数据中重建连续词嵌入。随后，采用波束搜索算法根据重建的词嵌入生成文本序列。给定波束中的候选句子，使用语言模型来预测后续单词。后续单词的词嵌入与重建的词嵌入相关联。然后使用这些相关性作为下一个单词的概率度量。结果表明，所提出的连续词向量模型可以有效利用特定主题和共享主题的信息。此外，解码后的文本与目标文本具有显著的相似性，平均 BERTScore 为 0.816，与之前的 fMRI 研究结果相当。
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。
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。
向飞行员发出通知的智能语义查询...
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