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第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 5 月 10 日 探索自然语言处理 (NLP) 在航空中的应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的极大提升、当前大量数据的盛行以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空。在这项研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的当前地位。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的应用。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们推荐的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J. (2022)。自然语言处理 (NLP) 探索
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 10 月 5 日 探索航空领域的自然语言处理 (NLP) 应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的巨大提升、大量数据的普遍存在以及数据驱动算法的不断增长的力量，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J.(2022)。自然语言处理 (NLP) 的探索
自然语言处理 (NLP) 的探索...
由于计算能力的大幅提升、海量数据的普遍存在以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 近来在众多领域取得了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空业的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空业 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了目前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。
NLPB-关于加拿大健康豁免的常见问题解答-...
• 此处方权仅提供给获得 NLPB 授权开具处方并参与 OAMT 服务的药剂师 • 此类药剂师仅在主要 OAMT 开具处方者无法提供合适的书面或传真处方的情况下开具这些药物 • 处方的有效期应为当时情况下所需的最短时间 • 对于需要稳定性的患者，药剂师应一次只开具一天的处方，每天重新评估风险和益处，直到他们能够联系到主要 OAMT 开具处方者
QNLP 组合智能
我们所建立的基础大部分都是我们在过去二十年里在学术界时自己开发的。我们走向 QNLP 的旅程始于一个问题：如何结合符号式人工智能方法的优势（通过递归规则自然地捕捉组合性）和分布式建模意义方法的优势（捕捉自然语言语义的灵活性和模糊性，并允许从大量文本中自动学习意义）。在我们最初的 DisCoCat 论文中，1 语法规则决定了单词的含义如何在句子中流动和交互以产生其含义。有趣的是，这种信息流在抽象层面上类似于量子协议中的信息流，可以完全用图表来表达。2 由于在传统计算机上实现这种组合框架的成本会呈指数级增长，我们转向它的量子起源，并将量子计算机视为语言栖息的原生环境。3
通过 NLP 方法映射媒体中的人工智能问题
摘要 通过使用多种 NLP 方法对一系列新闻文章进行分析，我们发现在媒体领域中，对人工智能的批评主要有两种方式并存。结合文本分类算法来检测批评文章，并对从语料库中提取的术语进行拓扑分析，我们揭示了两个语义空间，涉及不同的技术和人类实体，但也涉及不同的时间性和问题。一方面，塑造我们日常计算环境的算法与对偏见、歧视、监视、审查和不当内容传播放大现象的批判性论述有关。另一方面，机器人和人工智能指的是自主和具身的技术实体，它们与一种预言性论述有关，这种预言性论述提醒我们，我们有能力控制这些模拟或超越我们的身体和认知能力并威胁我们的人身安全或经济模式的代理。
案例报告：在 COVID-19 大流行期间利用 AI 和 NLP 协助医疗保健和康复
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使用 MINLP 方法对克尔曼地区的混合风力涡轮机/光伏/柴油发电机/电池系统进行优化定型
摘要。可再生资源因其在减少污染和改进技术问题方面的作用而备受关注。值得注意的是，以混合系统的形式同时使用几种资源需要研究所涉及的许多不同方面。混合系统最重要的问题之一是系统优化。因此，最有效的方法是组合组件以最小化成本。已经提出了不同的方法来确定混合系统组件的大小以优化所提出的系统。这些方法分为三类：经典、人工智能和计算机程序方法。在本文中，使用混合整数非线性规划 (MINLP) 方法获得了组件的最佳尺寸。将该算法的输出与其他两种算法进行了比较，并证明了该方法的优势。本文在更短的时间内获得了更好的响应。
NLP 如何造福法律体系：法律人工智能综述
法律人工智能（LegalAI）专注于应用人工智能技术，特别是自然语言处理技术，为法律领域的任务提供帮助。近年来，LegalAI 迅速引起了人工智能研究人员和法律专业人士的关注，因为 LegalAI 有利于法律体系，将法律专业人士从文书工作的迷宫中解放出来。法律专业人士经常思考如何从基于规则和基于符号的方法中解决任务，而 NLP 研究人员则更多地专注于数据驱动和嵌入方法。在本文中，我们描述了 LegalAI 研究的历史、现状和未来方向。我们从法律专业人士和 NLP 研究人员的角度说明了这些任务，并展示了 LegalAI 中的几个代表性应用。我们进行实验，深入分析现有工作的优缺点，探索未来可能的方向。您可以从 https://github 找到我们工作的实现。com/thunlp/CLAIM 。
使用图像处理、ML 和 NLP 检测脑肿瘤
在本研究中，我们使用 ML 算法和图像处理方法从 MRI 中提取数据。我们使用预处理来提高信噪比 (S/N) 并消除不必要的噪声的影响。基于阈值技术，我们使用颅骨剥离算法来增强颅骨剥离性能。在这项研究中，我们使用公认的分类器分析了基于纹理的特征，以对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。从结果来看，与临床专家进行的手动识别相比，脑肿瘤识别显然是快速而准确的。各种执行因素还表明，建议的算法通过改进某些参数（如平均值、MSE（均方误差）、PSNR、准确度、灵敏度、特异性和骰子系数）提供了有效的结果。我们的结果表明，计划的方法可以帮助及时准确地检测脑肿瘤，并识别其精确位置。因此，使用 ML 和 NLP，提出的系统对于从 MRI 图像中识别脑肿瘤具有重要意义。
客户投诉管理平台的 AI 和 NLP
组织和公司通常必须处理来自客户的大量消息（通常是投诉）。因此，由于资源有限，手动阅读并正确回复每条消息可能很麻烦且不可行。因此，自动分析传入消息、按主题分类并提取相关信息的软件解决方案可能会有所帮助。具体而言，这个问题是作为公共资助研究项目（SmartAIwork，2019）的一部分解决的，该项目旨在帮助公司使用人工智能算法实施应用程序。该项目研究了在投诉管理领域工作的服务员工如何通过软件和人工智能在日常工作任务中获得最佳支持。为此，对一家公共交通公司的员工（尽管这些概念并不特定于该领域）进行了询问并陪同他们现有的流程。客户的询问和投诉大多在呼叫中心接收，然后通过电子邮件转发给工作人员。其他渠道包括电子邮件和投诉卡。这立即表明需要大量的人工工作，并且会发生许多媒体中断。工作人员将投诉复制到他们现有的系统中，然后给客户写一份单独的回复。