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尽管在研究实验中起着至关重要的作用，但通常仅根据结果的质量来推测代码正确性。然而，这种征服的风险又具有造成结果的风险，进而可能是错误的发现。为了减轻这种风险，我们认为当前对可重复性的关注应该与软件质量息息相关。我们通过一个案例研究来支持我们的论点，在该案例研究中，我们在广泛使用的最先进的构象体架构实现中识别并修复了三个错误。通过以各种语言的语音识别和翻译进行实验，我们证明了虫子的存在并不能阻止实现良好和可重现的结果，但是这可能导致不正确的结论，这些结论可能会误导未来的研究。作为仪式，我们发布了专门用于测试神经模型的图书馆Pangolinn，并提出了一份代码质量清单，目的是为NLP社区内的最佳编码和改善软件质量提供进一步的编码。
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特定的治疗方法用于快速减轻过敏反应症状，肾上腺素是最好的治疗方法。但是，即使在使用后，过敏反应的症状也可以恢复。因此，在使用肾上腺素后，患者仍应在急诊室（ER）中接受进一步的评估，观察和随访治疗。此外，任何经历过敏反应的人都应始终在救护车中送到急诊室，在必要时可以在运输过程中提供额外的护理。*******************************************************************************************************************************************************************************************************
生成的AI大语言模型（LLM）与自然语言过程（NLP）之间的战斗。
早期的NLP系统是基于规则的，依靠手工编码的规则来解释语言。但是，该领域已经发展。现代NLP使用统计和机器学习技术，允许机器从广泛的数据集中学习语言模式。此学习使NLP系统能够执行情感分析，语言翻译以及语音识别和文本识别等任务。
分析在Reddit上共享的个人药物经验
利用先前的研讨会上建立的基础Splu-Robonlp-2022，Splu-Robonlp-2021，Splu 2020，Splu-Robonlp 2019，Splu 2018和Robonlp 2017，我们组织了第四个组合工作室，以实现空间语言了解和Robotics robotics，splu-rob-robonlp-22。要实现与我们的房屋，工作场所，医院和仓库中机器人进行自然对话的长期目标，我们必须开发新技术，以将语言与物理世界的感知和行动联系起来。这需要开发工具和理论，以找到解决NLP和HRI中一些基本问题的见解。以下一些重要问题。我们可以向机器人代理提供说明以协助远程设置中的导航和操纵任务吗？我们可以与机器人谈论周围的物理世界，并帮助他们交互学习完成任务所需的语言吗？我们可以通过扎根的语言生成来开发对我们答复的机器人，并最终导致有效的双向扎根对话？鉴于生成性大语言模型的兴起，另一个问题是如何在位置对话设置中部署这些大型模型并有意义地采取行动。人类机器人对话通常涉及对接地空间描述的理解。se能力总是需要了解与机器人体现的物理环境相关的空间语义。空间语义是语言语义的一部分，它与基础语言与感知世界和物理世界最相关。空间含义表示包括与认知和语言动机的空间语义表示，实践知识代表和本体学，定性和定量表示模型，空间注释方案以及创建专业公司的努力有关的研究。空间学习考虑了符号和亚符号（具有连续表示）技术和计算信息，用于空间信息提取，语义解析和空间共同参考，包括全球上下文，包括来自数据或正式模型的话语和布拉格的语言。最近的研究表明，预先训练的语言模型甚至最近的大型生成语言模型的语义方面之一就是对空间语言的推理。我们有兴趣研究基于自然语言的质量和定量形式表述是否有助于空间推理以及从数据中学习此类表示的可能性。此外，我们强调了空间语言理解以及人类机器人互动的多模式方面。一些有趣的相关问题包括，哪些表示形式适合不同的方式，哪些形式独立于模态？我们如何利用视觉信息进行语言学习和推理？该联合研讨会的主要目标是提出从事物理机器人系统以及人类用户工作的研究人员的观点，并使空间语言理解代表和学习方法，数据集和基准测试与HRI和机器人技术中遇到的目标和约束。此类限制包括实体实验实验的高成本，实时互动的计算成本，人类在循环培训和评估环境，体现数据的稀缺性以及非语言交流。被邀请的演讲者，计划委员会和组织委员会由属于语言，机器人和视力社区的研究人员组成，或者在这些研究领域的交集中工作。我们有4位受邀演讲者，3个存档论文和几篇非宪法论文。我们的研讨会将容纳相关的ACL调查文件。
NLP在农业气候适应中的应用
农业部门的气候适应需要为农民和农场顾问提供相关且值得信赖的信息，以帮助提高其对Climeate变革的弹性。我们介绍了我的气候范围，这是一个提问（QA）的原型，该原型综合了来自不同数据源的信息，例如经过同行评审的科学文学和高质量的，与行业相关的灰色文献，以引起参考，以引用给定用户的问题。我们的原型使用开源的生成模型来进行数据隐私和知识产权保护，并为答案发电，接地和出处提供重新生成的生成。虽然有针对质量检查系统的标准评估指标，但没有现有的评估框架适合我们基于LLM的QA应用程序在气候适应域中。我们根据域专家的要求设计了一个具有七个指标的评估框架，以判断12种不同基于LLM的模型的生成答案。通过用户研究通过域专家进行的最初评估显示出有希望的可用性结果。
利用自然语言处理 (NLP) 来...
自然语言处理 (NLP) 正在经历一场革命，因为大数据和大型语言模型改变了表示和分析文本信息以及额外信号和含义的能力。本次会议旨在汇集经济学中使用这些方法的最新研究。14h 开幕词 14h05 开幕词 -“经济学中文本数据的未来挑战” Stephen Hansen 教授，伦敦大学学院 第 1 节 - 使用 NLP 改进预测和理解叙述 14h40 让文本发挥作用：使用报纸文本进行经济预测（Kalamara、Turrell、Redl、George、
nlp和深入学习医疗文本的分析
摘要 - 本手稿在评估与医疗保健有关的文本中的情绪评估中对人工智能（AI）的利用进行有条理的研究，特别关注自然语言处理（NLP）和深度学习技术的融合。我们仔细检查了许多研究，这些研究采用AI来增强情感分析，对情绪进行分类以及基于临床叙述，患者对药物的反馈和在线健康讨论的文本信息的预测患者的结果。审查表明，在用于情感分类的算法，神经退行性疾病的AI模型的预后能力以及创建AI驱动系统的精确性方面表明了值得注意的进展，这些模型在临床决策中提供了支持。值得注意的是，AI应用的利用通过整合患者情绪并有助于早期鉴定精神疾病的鉴定，从而增强了个性化治疗计划。存在持续的挑战，其中包括确保AI的道德应用，保护患者机密性以及解决算法程序中的潜在偏见。尽管如此，AI的潜力彻底改变了医疗保健实践，这是可以毫无疑问的，提供了一个未来，医疗保健不仅更加知识渊博，有效，而且更加同理心，并且围绕患者的需求而集中。这项调查强调了AI对医疗保健的变革性影响，对其在检查医疗保健文本中的情感内容中的作用充分理解，并突出了对更富有同情心的患者护理方法的轨迹。调查结果倡导AI的分析能力和医疗保健人类方面之间的和谐协同作用，确保技术进步与患者的情感福祉保持一致。索引术语 - 夫人智力，自然语言程序，医疗保健，文本，深度学习，情感分析
在多模式仇恨言语事件检测2024
随着社交媒体平台的迅速崛起，社区能够更方便地与世界分享其兴趣和利益。这又导致了个人能够通过使用模因传播可恨的信息。此类材料的分类不仅需要查看单个图像，还需要考虑串联中的提交文本。观察图像或文本分别提供完整的文本。在本文中，我们描述了我们对案例2024年多模式仇恨言论共享任务的仇恨模因分类的方法。我们在两个子任务中使用了相同的方法，该方法涉及基于使用基于BERT的模型的文本和图像特征的分类模型（剪辑）。然后，我们利用由两个模型在整体方法中创建的预测。这种方法分别在两个子任务中排名第二。
