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练习Paper-1 X类人工智能...
处理（NLP）。歧义可能源于具有多种含义（词汇歧义），不清楚的句子结构（句法歧义）或基于上下文（语义歧义）的不同解释的单词。NLP技术（例如词性标记）通过分析单词的上下文来帮助解决词汇歧义。同样，语法检查算法有助于确定正确的句子结构，而在大规模数据集中训练的机器学习模型可以学会根据上下文提示推断预期的含义。
21 世纪语言学 - 期刊网络
摘要 21 世纪见证了语言学的突破性进步，特别是通过人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 的融合。本文探讨了语言学与人工智能和 NLP 技术的交集，重点介绍了这些创新如何重塑了我们对语言、交流和计算语言学的理解。本文深入探讨了 NLP 的演变、理解和生成人类语言的机器学习模型的发展，以及人工智能驱动的工具对语言研究和语言教学的影响。讨论进一步涵盖了语言多样性、计算限制和人工智能语言应用中的道德考虑等挑战。最后，本文展望了语言学的未来，提出了人类语言和人工智能之间的动态协同作用。关键词：语言学、人工智能、自然语言处理、计算语言学、机器学习、语言技术、语言理解、语言生成、人工智能伦理、语言多样性。
增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键...
1 Student, 2, 3, 4 Professors, 1,2,3,4 Department of Computer Engineering, 1, 2, 3, 4 Trinity College of Engineering and Research Pune, India Abstract: The modelling of an artificial intelligence (AI)-based enterprise callbot integrates Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) algorithms to automate and enhance customer interactions.该系统使企业能够通过提供实时的个性化响应来有效地管理大量客户查询。CallBot使用NLP来理解和解释用户输入，从而使无缝的对话流以多种语言为单位。机器学习算法，包括受监督和无监督的模型，通过从历史互动中学习并完善其决策过程来提高机器人的响应准确性。基于AI的Callbot采用情感分析来评估呼叫者的情感语气和自适应对话管理，以指导对话实现有效决议。由ML提供支持的预测分析有助于确定客户需求，优化对医疗保健，金融和零售等各种行业的响应。通过使常规任务自动化，Callbot可以降低人类干预和运营成本，同时保持高水平的客户满意度。提出的模型着重于整合最新的NLP技术，例如变形金刚和经常性的神经网络（RNNS），以实现动态对话和上下文理解。该系统旨在随着每次交互的发展而发展，为企业通信提供高效，可扩展和以客户为中心的解决方案。索引术语 - 自然语言处理（NLP）和机器学习（ML），人工智能（AI）
探索孩子大脑的惊人力量
Brainobrain 计划是改变儿童生活规则的计划。它融合了算盘智慧（大脑技能）和最新的人类卓越科学，即神经语言编程（NLP 技能）和个性发展（生活技能）。Brainobrain 由在算盘和心算概念、儿童赋权、神经语言编程（NLP）和许多其他人类卓越计划领域拥有数十年经验的专家管理。Brainobrain 帮助儿童学习“如何学习”。
人工智能评估：道德、创新与研究
NBME 正在探索使用人工智能（更具体地说是自然语言处理 (NLP) 和机器学习）来提供满足医学教育评估需求的定制应用程序。NLP 探索计算机系统对自然语言（例如英语、法语、中文）的处理，而机器学习则专注于使用算法使人工智能能够从示例中学习。这些创新技术与医学教育评估的结合具有巨大的变革潜力，同时也必须考虑道德准则。两位 NBME 研究人员最近讨论了人工智能在评估中的应用。
生物医学数据科学年度回顾 人工智能在行动：利用自然语言处理应对新冠肺炎疫情
COVID-19（2019 冠状病毒病）疫情对社会产生了重大影响，这既是因为 COVID-19 对健康的严重影响，也是因为为减缓其传播而实施的公共卫生措施。其中许多困难从根本上来说都是信息需求；解决这些需求的尝试导致研究人员和公众都面临信息过载。自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个分支，可以解释人类语言，可用于解决 COVID-19 疫情带来的许多紧迫信息需求。本综述调查了大约 150 项 NLP 研究和 50 多个针对 COVID-19 疫情的系统和数据集。我们详细介绍了四个核心 NLP 任务的工作：信息检索、命名实体识别、基于文献的发现和问答。我们还描述了通过四个额外任务直接解决疫情各个方面的工作：主题建模、情绪和情感分析、案例量预测和错误信息检测。最后，我们讨论了可观察到的趋势和剩余的挑战。
使用自然语言处理来分析行为科学中的文本数据
语言是人类互动核心的独特人类特征。人们使用的语言通常反映出他们的个性，意图和心态。将互联网和社交媒体整合到日常生活中，大部分人类交流都被记录为书面文本。这些在线交流形式（例如，博客，评论，社交媒体帖子和电子邮件）为人类行为提供了一个窗口，因此为行为科学提供了丰富的研究机会。在这篇综述中，我们描述了如何使用自然语言处理（NLP）来分析行为科学中的文本数据。首先，我们回顾了行为科学中文本数据的应用。第二，我们描述了NLP管道并解释基本建模方法（例如，基于字典的方法和大型语言模型）。我们讨论了这些方法对行为科学的优势和缺点，尤其是关于可解释性和准确性之间的权衡。最后，我们为使用NLP提供了可行的建议，以确保严格和可重复性。
自然语言处理与 SQL 的一些缩写
摘要：本文介绍了一种将自然语言处理 (NLP) 缩写转换为 SQL 的方法。SQL 是一种领域特定语言，用于存储、操作和检索关系数据库中的数据，但任何不了解 SQL 的普通人都无法从数据库中检索数据。为了解决这个问题，我们提出了一种将 NLP 转换为 SQL 的模型，但在这个系统中，用户也可以使用缩写从数据库中检索数据。那些精通 SQL 语言的人可以从数据库中访问信息，但非技术用户无法从数据库中检索数据。这个系统可以在任何地方使用，因为数据库无处不在。如果我们想从数据库中获取一些数据，这个系统非常有用。在这个系统中，用户还可以使用语音输入查询。关键词：NLP（自然语言处理）、NLTK（自然语言工具包）、AI（人工智能）、语音转文本。
和 LEDclinical LongT5booksum、LEDbooksum、LEDlegal、BARTcnn、报告：评估 GPT3davinci、AI 辅助放射学摘要
临床影像用于疾病诊断、治疗和随访。随着更多影像的执行和随访时间的增加，需要更多时间来审查报告并在随访中做出诊断。4 - 6 纵向成像可以捕捉 3 - 5 年内的动脉瘤变化。7、8 本研究专门评估了 AI 语言模型对一系列纵向动脉瘤成像报告的总结。我们测试了不同 NLP 模型（包括 GPT 文本模型）的能力和质量。我们提出了可用于评估 NLP 模型的方法。我们的目标是推广一种使用定量评估的系统方法来了解 NLP 模型的性能，以便临床研究人员能够客观地了解这些新技术的优缺点，并进一步利用它们可能为医学研究带来的好处。在我们使用真实的纵向脑动脉瘤成像报告进行分析时，我们首先在本地实施了 5 个最先进的总结模型：BARTcnn（Meta [以前的 Facebook] Menlo
使用人工智能进行现场测试
现场测试成本高昂且耗时（Jiao & Lissitz，2020 年）。人们做出了各种努力来限制对新项目进行大量现场测试的需要（例如，Glas & van der Linden，2003 年）。一些人转向自然语言处理 (NLP) 来近似项目难度和从项目文本中进行区分（Benedetto 等人，2020 年；Laverghetta 等人，2021 年；Luger，2016 年）。NLP 是人工智能 (AI) 的一个分支，旨在让计算机理解文本和语言。目前，NLP 领域由最先进的深度学习模型架构 Transformer（Vaswani 等人，2017 年）引领。Transformer 的核心是多头注意力机制，它通过识别每个单词与其他单词的上下文关系来有效地创建每个单词的含义。例如，Transformer 能够区分“write a check”和“check the engine”这两个短语中“check”的含义差异。Transformer 还擅长理解相对较长的文本的含义。