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项目清单 - 自然语言处理。 ...
基于LLM的代码转换文本生成，用于语法误差校正。汤姆·波特和郑元。emnlp 2024。提示开源和商业语言模型以进行语法错误校正英语学习者文本。克里斯托弗·戴维斯（Christopher Davis），安德鲁·凯恩斯（Andrew Caines），ØisteinE。安德森（Andersen E.ACL 2024调查结果。英语学习者对代码切换句子的语法错误校正。Kelvin Chan，Christopher Bryant，Li Nguyen，Andrew Caines和Zheng Yuan。 lrec-coling2024。 语法误差校正。 Christopher Bryant，Zheng Yuan，Muhammad Reza Qorib，Hannan Cao，Hwee Tou ng和Ted Briscoe。 计算语言学； https://doi.org/10.1162/coli_a_00478建立用于代码转换的教育技术：当前的实践，困难和未来方向。 li nguyen，Zheng Yuan和Graham Seed。 语言； https://doi.org/10.3390/languages7030220Kelvin Chan，Christopher Bryant，Li Nguyen，Andrew Caines和Zheng Yuan。lrec-coling2024。语法误差校正。Christopher Bryant，Zheng Yuan，Muhammad Reza Qorib，Hannan Cao，Hwee Tou ng和Ted Briscoe。计算语言学； https://doi.org/10.1162/coli_a_00478建立用于代码转换的教育技术：当前的实践，困难和未来方向。li nguyen，Zheng Yuan和Graham Seed。语言； https://doi.org/10.3390/languages7030220
年龄对AI生成广告感知的影响
我们在此宣布本文代表我们自己的工作。我们宣布，我们已经获得了必要的道德批准（例如GDPR），并承认我们在研究中的义务和参与者/受访者的权利。我们已经阅读并应用了Jönköping大学的当前研究道德准则，内容涉及在课程指南中介绍的这项工作中使用人工智能工具（AI）工具。在准备本工作期间，作者使用了以下AI工具以及其使用的目的。Scribbr：窃检查器。deepl写入：校正句子中语法和结构错误。语法：校正句子中语法和结构错误。chatgpt：校正句子中语法和结构错误。作为作者，我们已经根据需要审查和编辑内容，并对论文的内容承担全部责任。签名：日期：2023年5月17日签名：日期：2023年5月17日
课程描述
阿拉伯ARBC 101基本阿拉伯语I 3学分学生将研究五个主要辩证区的阿拉伯文字和语音学，并获得对这些地理区域的概述。将重点放在获取阿拉伯文字，发音和学习简单对话的上。ARBC 102基本阿拉伯语II 3学分，学生将研究单数，双重和复数的语法案例系统。他们还将开始三边形和四边形自由基系统。将重点放在改善发音和学习简单对话上。先决条件：ARBC 101。arbc 201中级阿拉伯语I 3个学分，学生将提高他们在Ruq'a脚本中的阅读，翻译和写作的熟练程度。重点将放在情境对话和语法分析上。先决条件：ARBC 102。ARBC 202中级阿拉伯语II 3学分学生将提高其发音和使用阿拉伯文字的设施的能力。重点将使用简单的短文，情境对话和语法分析来讲话，阅读和写作技巧。先决条件：ARBC201。
认知概念生成中统一语法和语义
形式主义和功能主义的语法对自然语言产生的含义基础和语法自治之间的关系提供了不同的观点。形式主义语法强调了句法成分之间的隐式句法形式关系，并且不考虑这些成分的认知，语义和务实因素。它将语法视为自主和自治的语法，语法的形式约束可以忽略句子的功能含义。Chomsky（1981：1995）通过隐式自我控制的句法形式的规则解释了语言的生产。相比之下，Halliday（1994）是功能主义语法的第一个支持者，它拒绝了形式主义语法中提出的语言产生的单面观点。根据Halliday的说法，语法形式结构是自然语言功能含义的外部符号表示，包括概念，人际关系和文本功能。这种观点断言语言符号的形式和语言函数的含义是整合，不可分割的，并相互反映。
CMI 剽窃、串通和 AI 滥用声明
● 文档中的字体变化 ● 拼写、标点和语法使用 ● 写作风格和语气 ● 词汇和语言的不规则使用——复杂性和连贯性 ● 总体理解和工作水平 ● 由于直接从 AI 系统复制和粘贴而导致的灰色背景
Sofian Marouf Farrin
A. Kara，F。M. Sofian，A。Y. X. Bond和G. G. Sahin，” Gecturk：土耳其语的语法错误校正和检测数据集”第13届国际自然语言处理联合会议和计算语言学协会亚太地区第三届会议（IJCNLP-AACL）（IJCNLP-AACL）2023。A. Kara，F。M. Sofian，A。Y. X.Bond和G. G. Sahin，” Gecturk：土耳其语的语法错误校正和检测数据集”第13届国际自然语言处理联合会议和计算语言学协会亚太地区第三届会议（IJCNLP-AACL）（IJCNLP-AACL）2023。
心率变异性指数语言知识的测量
在过去的几十年中，人们一直致力于开发能够利用不可直接观察到的认知方面的方法。这包括很大程度上在无意识的情况下发展起来的语言知识和技能，因此可能难以或无法表达。基于语言认知和神经系统之间的关系，我们研究心率变异性 (HRV)（一种指示自主神经系统活动的心血管测量指标）是否可用于评估隐性语言知识。我们测试了 HRV 检测个人是否拥有语法知识的潜力，并探索了心血管反应的敏感度。41 名健康的英国英语成年人听了 40 个英语语音样本，其中一半包含语法错误。Thought Tech nology 的 5 通道 ProComp 5 编码器通过连接到非惯用手的中指的 BVP-Flex/Pro 传感器跟踪心率，速率为每秒 2048 个样本。广义加性混合效应模型证实了心血管对语法违规的反应：在对包含错误的刺激作出反应时，以 NN50 为指标的 HRV 显著降低，这在统计学上是显著的。心血管反应反映了语言违规的程度，NN50 随着错误数量的增加而线性下降，直到达到一定水平，之后 HRV 保持不变。这一观察结果使人们聚焦于生理和认知之间错综复杂的关系的新维度。能够使用高度便携和非侵入性技术进行语言刺激也为评估来自不同人群的个人在其自然环境和真实交流情境中的语言知识创造了令人兴奋的可能性。