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语言和文化量身定制的电话的共同开发...
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
罗马尼亚双语的语言和认知发展...
研究程序旨在确保数据收集准确可靠。我们尽量减少参与者的压力或疲劳。该过程分为三个主要阶段：预测试、测试和数据分析。在预测试阶段，我们努力为孩子们营造一个舒适且有趣的环境。使用游戏和随意交谈等入门活动来建立融洽关系并缓解对测试过程的任何潜在焦虑。这些活动帮助孩子们熟悉研究人员。我们培养了一种积极的动态，鼓励合作和积极参与。向家长简要介绍了研究的目标和程序。我们确保他们理解并同意，同时深入了解孩子们的语言习惯。
文化和语言多样性战略摘要
从这些讨论中，我们了解到许多 CALD 社区在访问和了解 NDIS 时面临障碍。我们还了解到，CALD 参与者更难获取信息和支持以及使用他们的 NDIS 计划。最常听到的挑战可以在 NDIS 网站上的《2024-2028 年文化和语言多样性战略》完整版中找到。
文化和语言多样性战略行动计划
新的《2024-2028 年文化和语言多样性战略》（以下简称“战略”）和行动计划是与来自 CALD 背景的残疾人共同设计制定的，其中包括 NDIS 参与者、他们的家人和护理人员、高峰机构、残疾人代表组织和服务提供商。
六种语言粒度的具身处理
语言处理受感觉运动体验的影响。在这里，我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据，这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征，讨论扎根对图像性（词形和含义之间的系统关联）的影响；(b) 单词，讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括；(c) 句子，讨论动作方向模拟的边界条件和应用；(d) 文本，讨论模拟教学如何提高初学者的理解力；(e) 对话，讨论多模态线索如何改善轮流和对齐；(f) 文本语料库，讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释，但与此同时，对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据，结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。
社会差异的语言相关性：定量分析
传统上，许多研究人员都支持一种统一的观点，在这种观点中，所有语言的复杂性都大致相等，这是由于不同层次的复杂性（例如形态学和语法）之间的内部权衡方面促进的。演讲者的社会影响力在多大程度上尚未得到很好的研究。在本文中，我们专注于形态和语法，并报告特定语言和社会福特之间的显着相关性，尤其是与外来（开放）与Exoteric（开放性）与Esoteric（紧密联系）社会类型有关的相关性，在人口规模，跨越距离等方面都可以表征我们对WALS，D-Place，Ethnologue和Glottolog进行了详尽的定量分析，为我们的假设找到了一些支持，即外来社会所说的语言倾向于更复杂的语法，而深奥社会使用的语言倾向于更复杂的形态。
受量子启发的匹配网络与语言学理论相结合，用于隐喻检测
摘要 让机器具备识别和理解隐喻的能力是实现人工智能的关键一步。在语言理论中，隐喻可以通过隐喻识别程序（MIP）或选择偏好违背（SPV）来识别，这两者通常被视为自然语言处理领域的匹配任务。然而，由于词语的语义不确定性和字面意义的模糊性，MIP 的实现面临挑战。同时，SPV 往往难以识别传统的隐喻。受到用于建模语义不确定性和细粒度特征匹配的量子语言模型（QLM）的启发，我们提出了一种用于隐喻检测的量子启发匹配网络。具体而言，我们使用密度矩阵来显式地表征 MIP 的目标词的字面意义，以建模词语字面意义的不确定性和模糊性。这使得 SPV 即使面对传统的隐喻也能有效工作。然后通过细粒度特征匹配实现 MIP 和 SPV。实验结果最终证明了我们的方法具有强大的竞争力。
语言的轻推和与机器人，智能扬声器和人类的言语互动
摘要本文介绍了人类，胡椒机器人，Google Home Smart-Sparter或其他人之间二元相互作用的数据收集方法和情感注释。收集的16个小时的录音被用来分析改变某人关于对会话代理类型的生态行为的看法，那种轻度和说话者的情绪状态的倾向。我们描述了数据收集和注释的统计数据。我们还报告了第一个结果，该结果表明，人类对人类的意见改变了与人类更多的问题，甚至是对主流思想的看法。我们观察到某种情绪状态与对话者与人类受到影响的倾向之间的相关性。我们还报道了研究研究人类相似性对语音使用我们数据的影响的结果。关键字：语言推销，人类计算机互动，语料库创建
伏隔核中的多巴胺能信号传导调节不可避免的应力期间的应力培养策略
神经振荡在语音理解过程中跟踪语言信息（Ding等，2016; Keitel等，2018），并且已知通过声学里标和语音清晰度来调节（Doelling等，2014； Zoefel和Vanrullen，2015）。然而，研究语言跟踪的研究依赖于非自然的等级刺激，或者无法完全控制韵律。因此，尚不清楚低频活动是否在自然语音期间跟踪语言结构，在语言结构中，语言结构不遵循如此明显的时间模式。在这里，我们测量了脑电图（EEG），并操纵语义和句法信息外，除了它们发生的时间范围外，同时仔细控制了信号中的声学促销和词汇信息信息。eeg，而29名成年母语者（22名女性，7名男性）听取了荷兰语的口语句子，带有词素和句子韵律的jabberwocky控件，具有词汇内容的单词列表，但没有短语结构，但落后的声音匹配的控件。Mutual information (MI) analysis revealed sensitivity to linguistic con- tent: MI was highest for sentences at the phrasal (0.8 – 1.1Hz) and lexical (1.9 – 2.8Hz) timescales, suggesting that the delta-band is modulated by lexically driven combinatorial processing beyond prosody, and that linguistic content (i.e., structure and meaning) organizes neural oscillations beyond the刺激的时间尺度和节奏性。这种模式与神经生理启发的语言理解模型一致（Martin，2016，2020; Martin and Doumas，2017），其中振荡在外来或刺激驱动的时机和节奏和节奏信息上编码了内源性产生的语言内容。
dnabert，一种在生物学和健康中进行顺序预测的语言方法
本文论文讨论了这种新的DNABERT模型，并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里，与当前现有模型相比，DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性，我得出的结论是，DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能，并且可以获得最高的准确性，但无法获得启动子预测的出色性能。因此，我的目的是确定DNABERT的工作原理，以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此，分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。（2021）和Zhou等人的DNABERT-2。（2023）。从此分析中可以得出结论，两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好，但是BPE是最有前途的。之后，使用DNABERT（DNABERT-PROM）重点介绍了启动子预测，以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息，Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。（2021）进行了调整。在这里，可以确定的是，使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子，对DNABERT-PROM进行了培训，以预测Homo Sapiens。此外，使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此，Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后，我得出的结论是，它是一个高效的模型，可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后，我选择提供更广泛的DNABERT观点，以研究如何在生物学和健康领域中应用。（2021）进行了调整，并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里，我得出的结论是，DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型，因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是，DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法，尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型，但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。