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量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
跨模态完形填空任务：脑到词解码的新任务
从非侵入性大脑活动中解码语言引起了神经科学和自然语言处理研究人员越来越多的关注。由于脑记录的噪声性质，现有的研究将脑到词的解码简化为二元分类任务，即区分脑信号是其对应的单词还是错误的单词。然而，这种成对分类任务不能促进实用神经解码器的发展，原因有二。首先，它必须枚举测试集中的所有成对组合，因此预测大词汇表中的单词效率低下。其次，完美的成对解码器无法保证直接分类的性能。为了克服这些问题并进一步实现现实的神经解码器，我们提出了一种新颖的跨模态完形填空 (CMC) 任务，即以上下文为提示，预测神经图像中编码的目标单词。此外，为了完成这项任务，我们提出了一种利用预训练语言模型来预测目标词的通用方法。为了验证我们的方法，我们对来自两个脑成像数据集的 20 多名参与者进行了实验。我们的方法在所有参与者中平均实现了 28.91% 的 top-1 准确率和 54.19% 的 top-5 准确率，远远超过了几个基线。这一结果表明我们的模型可以作为 CMC 任务的最新基线。更重要的是，它证明了从大脑神经活动中解码大词汇表中的某个单词是可行的。
研究论文 基于脑电图的波斯语多词想象语音分类
本研究的重点是利用脑电图信号为想象词提供一个简单、可扩展、多类的分类器。六个波斯语单词以及静默（或空闲状态）被选为输入类。这些单词可用于控制鼠标/机器人运动或填写简单的计算机表格。本研究的数据集是五名参与者在五次会话中收集的 10 条记录。每条记录重复了 20 次所有单词和静默。特征集由 1 至 32 Hz 频带中 19 个脑电图通道的归一化 1 Hz 分辨率频谱组成。二元 SVM 分类器组的多数规则用于确定特征集的相应类。通过蒙特卡洛交叉验证估计分类器的平均准确度和混淆矩阵。根据记录类间和类内样本的时间差异，定义了三种分类模式。在长时间模式下，即涉及整个数据库中单词的所有实例，单词-沉默的平均准确率约为 58%，单词-单词的平均准确率约为 60%，单词-单词-沉默的平均准确率约为 40%，七类分类（6 个单词+沉默）的平均准确率约为 32%。对于短时间模式，当仅使用相同记录的实例时，准确率分别为 96%、75%、79% 和 55%。最后，在混合时间分类中，每个类别的样本都来自不同的记录，平均准确率最高，约为 97%、97%、92% 和 62%。即使在长时间模式的最坏情况下，这些结果也明显优于随机结果，并且与该领域先前研究报告的最佳结果相当。
免疫词：免疫相互作用药物的免疫调节评估平台
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国立彰化师范大学电子工程学系硕士班毕业条件表暨课程...
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