XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnlp
挖掘物理康复运动的临床注释信息：自然语言处理算法开发和验证研究
背景：中风的患者的康复需要精确的个性化治疗计划。自然语言处理（NLP）提供了从临床笔记中提取有价值的锻炼信息的潜力，有助于制定更有效的康复策略。目的：本研究旨在开发和评估各种NLP算法，以从匹兹堡医学中心接受中风的患者的临床注释中提取和分类体育康复运动信息。方法：确定了13,605例被诊断为中风的患者的队列，并检索了含有康复治疗笔记的临床笔记。创建了一个全面的临床本体论，以代表身体康复运动的各个方面。最新的NLP算法，包括基于规则的基于机器学习的算法（支持向量机器，逻辑回归，梯度增强和ADABOOST）和大型语言模型（LLM）基于基于基于的算法（LLM）算法（CANTGPT [openai]）。这项研究的重点是关键性能指标，尤其是F 1分钟，以评估算法有效性。结果：对包含23,724个注释的数据集进行了分析，并具有详细的人口统计学和临床特征。基于规则的NLP算法在大多数领域都表现出卓越的性能，尤其是在检测F 1秒为0.975的“右侧”位置时，表现优于0.063的梯度提升。梯度提升在“下肢”位置检测中表现出色（F 1 -SCORE：0.978），基于规则的NLP超过0.023。它在“被动运动范围”检测中还显示出显着的性能，F 1次0.970，比基于规则的NLP提高0.032。基于规则的算法有效地处理了“持续时间”，“ sets”和“ reps”，f 1得分高达0.65。基于LLM的NLP，尤其是少量提示的Chatgpt，获得了很高的召回率，但通常较低的精度和F 1分。然而，在“向后平面”运动检测中，它表现出色，达到0.846的F 1次，超过了基于规则的算法的0.720。
![arXiv:2305.08264v1 [cs.CL] 2023 年 5 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\224978bf81ee1923c87510f0608af411428da40d.webp)
arXiv:2305.08264v1 [cs.CL] 2023 年 5 月 14 日
我们提出了 MatSci-NLP，一种用于评估自然语言处理 (NLP) 模型在材料科学文本上的性能的自然语言基准。我们根据公开的材料科学文本数据构建基准，涵盖七种不同的 NLP 任务，包括命名实体识别和关系分类等传统 NLP 任务，以及特定于材料科学的 NLP 任务，例如与创建材料合成程序有关的合成动作检索。我们研究了在 MatSci-NLP 上在不同科学文本语料库上预训练的各种基于 BERT 的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。鉴于材料科学领域高质量注释数据的稀缺，我们使用有限的训练数据进行微调实验，以促进在 MatSci-NLP 任务中的推广。我们在这种低资源训练环境中进行的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型比在一般文本上训练的 BERT 表现更好。Mat-BERT 是一种专门针对材料科学期刊进行预训练的模型，通常在大多数任务中表现最佳。此外，我们提出了一种用于 MatSci-NLP 多任务学习的统一文本到模式，并将其性能与传统微调方法进行了比较。在对不同训练方法的分析中，我们发现我们提出的受问答启发的文本到模式方法始终优于单任务和多任务 NLP 微调方法。代码和数据集是公开可用的 1 。
利用人类语言处理信号进行自然语言处理的最佳实践
自然语言处理 (NLP) 的机器学习方法并不完善，仍然缺乏人类在处理语音或阅读文本时自动访问的复杂功能。例如，人类能够解决共指并进行自然语言推理，而机器学习方法却远没有那么好 (Wang et al., 2019)。人类语言处理数据可以被记录下来并用于提高 NLP 模型的性能，并进行解释性研究，以了解我们的模型仍然缺少哪些“类似人类”的技能。将大脑活动与机器学习联系起来可以增加我们对大脑表征内容的理解，从而了解如何使用这些表征来理解、改进和评估 NLP 的机器学习方法。我们在本文中的目的是找到在利用人类语言处理信号进行 NLP 时成功实施的常见模式和方法。主要目的是指导研究人员应对使用认知数据源时不可避免的挑战。近年来，越来越多的研究使用人类语言处理来改进和评估 NLP 模型。然而，在预处理、特征提取和在模型中使用人类数据方面尚未建立一致的做法。生理和神经影像数据本质上是有噪声的，也可能受特殊性的影响，这使得有效应用机器学习算法变得更加困难。例如，在眼动追踪中，延长注视时间表明认知处理更复杂，但不清楚正在发生哪个过程。脑成像信号有助于更好地定位大脑中的认知过程，但很难将与感兴趣的任务相关的信号与与语言处理无关的其他认知过程相关的噪声区分开来（例如，运动控制、视觉等）。在本文中，我们回顾了最近的 NLP 研究，利用了不同的
人工智能生成工具课堂政策示例
摘自本特利大学历史课程 写作是思考不可或缺的一部分。但也很难。自然语言处理 (NLP) 应用程序（如 ChatGPT 或 Sudowrite）是帮助我们提高写作水平和激发思考的有用工具。但是，它们绝不能替代其中任何一个。而且，在本课程中，它们不能。将您从 NLP 应用程序获得的帮助视为您可以从本特利写作中心导师那里获得的帮助（免费！）的简单版本。那个人可能会合理地问你一个问题来激发你的想象力，让你远离被动语态，或者识别组织不良的段落，但绝不能替你写作。当然，这里的一个主要区别是，NLP 应用程序不是人。它是一台擅长识别模式并将这些模式反映给我们的机器。它不能自己思考。它也不能替你思考。
1 基于人工智能聊天机器人属性使用...
摘要 日期：2024-01-04 级别：工商管理学士/硕士论文，15 学分 机构：梅拉达伦大学商学院、社会与工程学院 作者：Helja Bordbar、Aya Almoghrabi (02/04/22)、(93/08/20) 标题：基于 AI 的聊天机器人和客户满意度 主管：Magnus Linderström 关键词：AI 聊天机器人、人工智能、NLP、电子商务、客户满意度、响应能力、同理心、易用性、实用性。研究问题：1.基于 AI 的聊天机器人属性与自然语言处理 (NLP) 对电子商务行业客户满意度有何影响？2.利用 NLP 技术的 AI 聊天机器人的哪些属性对电子商务互动中的客户满意度影响最大？目的：本研究旨在调查使用自然语言处理 (NLP) 的 AI 聊天机器人对电子商务领域客户满意度的影响，为改善 AI 驱动的客户互动提供见解。方法：研究人员使用在线调查收集定量研究数据。调查收集了与电子商务领域 AI 聊天机器人互动过的参与者的数据。研究结果深入了解了当前 AI 聊天机器人在客户满意度方面的不足之处。结论：研究发现，AI 聊天机器人在响应性、实用性和易用性方面表现良好，对客户满意度产生了积极影响。通过在电子商务中实施更先进的 NLP，AI 聊天机器人可以进一步提高客户满意度，尤其是在同理心方面。另一方面，与其他属性相比，同理心对客户满意度的影响并不显著，这表明仍有改进空间，特别是通过先进的 NLP 技术创造更自然、更人性化的互动。
cai2100c机器学习基础.pdf
1。利用专有和开源库以及数据可视化技术。2。探索和应用各种矢量化技术。3。探索和应用文档相似性和向量可视化的方法。4。区分各种距离测量技术。5。定义和理解与NLP数据管道相关的各种过程。能力4：学生将描述，比较和培训不同的机器学习模型：描述和应用NLP分类器训练机器学习模型。描述神经网络及其工作原理。了解各种语言模型。定义和总结各种神经语言模型，N-Gram模型和顺序模型。通过各种活动和用例来定义和演示复发性神经网络并指定实体识别（NER）模型。能力5：学生将通过：
使用自然语言的聊天机器人助理系统...
摘要：在数字时代，聊天机器人已成为自动化通信和改善各个部门用户体验的重要工具。本文提出了由自然语言处理（NLP）提供动力的聊天机器人助手系统，以对用户查询提供智能，上下文感知和实时响应。该系统结合了NLP技术，例如文本预处理，意图识别和实体提取，以促进有效的相互作用。我们探索系统的体系结构，工作原理和应用，以及其在不同域中的性能评估。关键字：聊天机器人，自然语言处理，NLP，意图识别，实体提取，对话系统，对话AI，文本预处理，机器学习。I.引言聊天机器人随着能够理解和回应人类语言的自动助手而广泛普及。它们用于各种应用程序，包括客户支持，虚拟助手，医疗保健等。这些系统背后的核心技术是自然语言处理（NLP），它使机器能够以有意义的方式解释，处理和生成人类语言。本文讨论了一个利用NLP技术与用户交互的聊天机器人助手系统。我们专注于关键的NLP任务，例如令牌化，意图识别和实体提取，这些任务构成了有效的对话性AI系统的骨干。II。 这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。 2。 3。 4。 5。II。这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。2。3。4。5。系统体系结构NLP提供动力的聊天机器人助理系统的体系结构涉及几个关键组件，它们可以和谐地处理用户查询并生成适当的响应。用户界面：用户与聊天机器人进行交互的平台或接口（例如，网站，移动应用程序，消息平台）。文本预处理：此步骤清洁并准备用户输入以进行进一步分析。它涉及令牌化，删除停止词和茎/诱饵。意图识别：系统从输入文本中确定用户的意图。这是使用机器学习或深度学习算法（例如支持向量机（SVM），随机森林或神经网络）完成的。实体提取：识别关键实体（例如日期，名称，位置等）在用户输入中。对话管理：系统决定如何根据公认的意图和提取的实体做出响应。可以使用基于规则或生成的方法来制定响应。6。响应生成：此组件根据对话上下文和用户查询生成响应。7。输出：生成的响应将发送回用户界面以进行演示。iii。方法论3.1文本预处理文本预处理是NLP任务的关键步骤，因为它将原始输入转换为结构化格式以进行分析。主要的预处理技术是：•令牌化：将输入文本分解为较小的单元（令牌），例如单词或短语。
MatSci-NLP：使用文本到模式建模评估材料科学语言任务中的科学语言模型
我们提出了 MatSci-NLP，一种自然语言基准，用于评估自然语言处理 (NLP) 模型在材料科学文本上的性能。我们根据公开的材料科学文本数据构建基准，涵盖七种不同的 NLP 任务，包括命名实体识别和关系分类等传统 NLP 任务，以及特定于材料科学的 NLP 任务，例如与创建材料合成程序有关的合成动作检索。我们研究了在 MatSci-NLP 上对不同科学文本语料库进行预训练的各种基于 BERT 的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。鉴于材料科学领域高质量注释数据的稀缺，我们使用有限的训练数据进行微调实验，以鼓励在 MatSci-NLP 任务中进行泛化。我们在这种低资源训练环境中进行的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的 BERT。 Mat-BERT 是一种专门针对材料科学期刊进行预训练的模型，通常在大多数任务中表现最佳。此外，我们提出了一种统一的文本到模式的 MatSci-NLP 多任务学习方法，并将其性能与传统的微调方法进行了比较。在对不同训练方法的分析中，我们发现我们提出的受问答启发的文本到模式方法始终优于单任务和多任务 NLP 微调方法。代码和数据集是公开可用的 1 。
TechEthos D2.2：HAL-CEA 的识别和规范
系统，包括大型语言模型、情感分析和生成，可应用于教育、长期护理和精神病学、人力资源、新闻、法律咨询和创意写作等领域。这些技术的伦理分析基于三个核心伦理困境：NLP 系统缺乏类似人类的推理或理解、聊天机器人的自发拟人化以及人工情感对人类用户的影响。在简要讨论了底层概念论点之后，报告分析了 NLP 对自主、尊严、体面、非操纵、尊重文化差异、避免偏见、责任、隐私和安全等价值观和原则的影响。每个价值观/原则讨论都会引出一系列伦理问题，这些问题需要由 NLP 技术的设计者、政策制定者和用户提出。
识别和指定潜在的道德问题和...
系统，包括大型语言模型、情感分析和生成，可应用于教育、长期护理和精神病学、人力资源、新闻、法律咨询和创意写作等领域。这些技术的伦理分析基于三个核心伦理困境：NLP 系统缺乏类似人类的推理或理解、聊天机器人的自发拟人化以及人工情感对人类用户的影响。在简要讨论了底层概念论点之后，报告分析了 NLP 对自主、尊严、体面、非操纵、尊重文化差异、避免偏见、责任、隐私和安全等价值观和原则的影响。每个价值观/原则讨论都会引出一系列伦理问题，这些问题需要由 NLP 技术的设计者、政策制定者和用户提出。