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基于语法进化的偏瘫类型检测的特征提取
摘要：偏瘫是由脑损伤引起的疾病，并影响了人口的显着百分比。患有这种疾病的患者的影响是体内的左侧或右侧的无力，痉挛和运动障碍。本文提出了一种基于径向基础功能（RBF）网络的语法演化（GE）的自动特征选择和构造方法，该网络可以对患者和健康个体之间的偏瘫类型进行分类。所提出的算法在包含Rehagait移动步态分析系统加速度计传感器的数据集中进行了测试，这些算法放置在各种患者身体部位。收集的数据分为2秒的窗口，并进行了手动预处理和功能提取阶段。然后，将提取的数据作为对基于GE的方法的输入表示，以创建新的，更有效的特征，然后将其作为RBF网络的输入引入。本文的实验部分涉及通过四种分类方法测试所提出的方法：RBF网络，多层感知器（MLP）接受了Broyden-Fletcher – Fletcher – Goldfarb – Shanno（BFGS）培训算法，支持Vector Machine（SVM）和GE基于GE的Parellitiation（GEL）工具（GICIFIT）工具（GICIFIT）工具。测试结果表明，与其他四种方法相比，所提出的解决方案具有最高的分类精度（90.07％）。
学习差异方程式具有结构化语法进化的餐后血症预测
结果表明，我们的建议提供了可解释的解决方案，而无需牺牲预测准确性或安全性，并提供了一种有希望的糖尿病管理葡萄糖预测方法，可以平衡准确性，安全性，可解释性和计算效率。
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
利用卷积神经网络识别脑电信号中的想象词语法类别
在本文中，我们提出了一个使用多通道卷积神经网络 (MC-CNN) 的框架，用于从脑电图 (EEG) 信号中识别隐性口语单词的语法类别（动词或名词）。我们提出的网络通过考虑 EEG 信号的空间、时间和频谱特性来提取特征。此外，从大脑不同区域获取的信号集在所提出的框架内分别处理，然后在分类阶段组合。这种方法使网络能够有效地从处理想象语音的大脑位置学习判别特征。我们的网络经过了具有挑战性的实验测试，包括测试对象未参与系统训练的情况。在我们的主要应用场景中，训练期间未使用任何特定名词或动词的实例，我们的方法实现了 85.7% 的识别率。此外，我们提出的方法在公开可用的 EEG 数据集上进行了评估，并在二元分类中实现了 93.8% 的识别率。这些结果证明了我们方法的潜力。 2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 开放获取的文章。
角色、受众、格式、主题 (RAFT) 作为提高学习者语法写作能力的创新教学策略
摘要：向小学学生教授语法写作需要很高的创造力，必须鼓励学生努力学习以获得写作能力。此外，学生自己也面临许多问题：缺乏写作作品、缺乏接触书籍和阅读资源以及语法问题。本研究的目的是利用 RAFT 策略提高英语 5 学生的语法写作技能。本研究旨在找出角色、受众、格式、主题 (RAFT) 策略的实施如何提高学生的语法写作技能。研究的受访者是经过精心挑选的，他们由布拉坎省圣何塞德尔蒙特学校区的 Bagong Buhay G. 小学的三十 (30) 名学生组成。此外，在进行了前测和后测后，研究人员发现，学生能够更有效地写作，因为他们知道他们在写信给谁、他们在写信给谁、他们的写作格式是什么以及他们的写作主题。因此，在引入 RAFT 写作策略后，学生的写作更有目的性和针对性。最后，研究显示，在利用角色、受众、格式、主题 (RAFT) 提高英语 5 学生的语法写作技能方面，学生的前测和后测分数存在显著差异。
思维导图：增强学生英语语法结构的策略 Furqon Edi Wibowo furqon.wezt@iain-surakarta.ac.id
本研究的目的是研究思维导图在苏拉卡尔塔 IAIN 英语教育系学生第二学期语法教学中的应用情况。观察和记录是收集数据的工具。这些工具用于收集有关思维导图在语法教学中应用过程、问题和解决方案的数据。数据分析技术从数据缩减、数据显示和验证开始。首先，研究结果表明，思维导图在语法教学中的应用仅用于提供材料概述。它是通过阐述、提问和响应技术或方法来传输材料而开发的。思维导图使学生积极地给出反馈，并成为评估学生在教学过程中对材料的理解程度的标准，学生非常渴望使用思维导图分析材料。从他们在教学过程中的直接反应和在课堂上观察学生的工作可以看出这一点。其次，在语法教学中使用思维导图有一些优势。它们是： （1）让学生了解语法材料的概念；（2）使语法更容易理解；（3）帮助学生轻松记住英语语法结构的概念。
语言模型可以处理递归嵌套的语法结构吗？比较模型和人类的案例研究
我们应该如何比较语言模型（LMS）和人类的能力？在本文中，我从比较心理学到这些比较中的挑战。i的重点是案例研究：递归嵌套的语法结构的处理。先前的工作表明，LMS无法尽可能可靠地处理这些结构。但是，为人类提供了指令和大量培训，而LMS则进行了零射击。i因此更加匹配评估。提供一个简单提示的大型LM（比人类培训的含量要少得多），即使在更深厚的嵌套条件下，LMS也比人类测试更深切的条件。此外，提示的效果对提示中使用的特定结构和词汇量是强大的。最后，重新分析现有的人类数据表明，人类最初可能不会在困难的结构上执行以上机会。因此，当对比较评估时，大的LMS确实可以像人类一样可靠地递归嵌套的语法结构。此案例研究强调了评估方法中的差异如何混淆语言模型和人类的比较。我通过反映了比较人类和模型能力的更广泛挑战，并突出了评估认知模型和基础模型之间的重要区别。
第三章研究方法3.1位置...
4 Occasionally makes grammatical errors but doesn't affect the meaning 3 Often makes grammatical errors that affect meaning 2 Many grammatical errors hinder meaning and often rearrange sentences 1 The grammatical errors were so severe that they were hard to understand Vocabulary 5 Use vocabulary and expressions like native speakers 4 Sometimes using inappropriate vocabulary 3 Often using inappropriate vocabulary, explanations are limited due to limited vocabulary 2 Using the wrong词汇和有限的词汇使难以理解1个词汇是如此有限，以至于说明是不可能的流利5，像母语4的流利4似乎受到语言问题的略微损害。了解大部分说的话，尽管讲话有些重复2，但很难遵循所讲的话。1甚至不明白描述一个简单的对象（David P. Haris，2007）
痴呆症的语言标记及其在阿尔茨海默氏病早期诊断中的作用：通过句子探索语法和句法能力
塞洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基亚里士多德大学英语学院，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基大学医学院，塞萨洛尼基大学，塞萨洛尼基大学，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，希腊阿尔茨阿尔茨阿尔兹·阿尔茨·阿尔兹·阿尔兹·艾尔兹·迪克（Greece）的泰士（Grecect）塞萨洛尼基的技术赫拉斯，希腊语言学系，语言学系，亚里士多德大学塞萨洛尼基大学哲学学院塞萨洛尼基（Thessaloniki），塞萨洛尼基（Thessaloniki），希腊h神经退行性疾病实验室，跨学科研究与创新中心（CIRI - AUTH），巴尔干中心，塞萨洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，格里西基，格里西基，塞洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基亚里士多德大学英语学院，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基大学医学院，塞萨洛尼基大学，塞萨洛尼基大学，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，希腊阿尔茨阿尔茨阿尔兹·阿尔茨·阿尔兹·阿尔兹·艾尔兹·迪克（Greece）的泰士（Grecect）塞萨洛尼基的技术赫拉斯，希腊语言学系，语言学系，亚里士多德大学塞萨洛尼基大学哲学学院塞萨洛尼基（Thessaloniki），塞萨洛尼基（Thessaloniki），希腊h神经退行性疾病实验室，跨学科研究与创新中心（CIRI - AUTH），巴尔干中心，塞萨洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基，塞萨洛尼基，格里西基，格里西基，
错误分析中的表面策略分类法
摘要：本研究运用杜莱的表面策略分类法对大学生在简答题中出现的语法错误进行了分析，并确定了：使用一般现在时和一般过去时时常见的语法错误；BSED 和 BEED 学生语法错误的显著差异；错误来源；两组学生语法错误来源的显著差异。本研究采用描述性评价性推理研究方法。使用频率计数、百分比、等级和卡方对结果进行统计处理、分析和解释。研究结果表明，在使用一般现在时时出现的四种常见语法错误中，错误形成是最常见的错误。其次是遗漏、添加和顺序错误。对于使用一般过去时时出现的常见错误，错误形成是最常见的错误。其他错误是由于遗漏、顺序错误和添加造成的。大二学生在使用一般现在时和一般过去时时犯的错误大部分源于语际迁移、语内迁移和沟通策略。结果显示，大二学生在使用一般现在时和一般过去时时犯的语法错误来源没有显著差异。因此，第二语言学习者会犯许多语法错误。因此，强烈建议实施拟议的强化培训计划，以满足 21 世纪教育的需求。