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计算机科学案例研究：完美的聊天机器人
1。词汇分析：输入文本被分解为单词和句子；例如，[“ i”，“ want”，“ to”，“ make”，“ a”，“ approip”，“ oiv”，“ a”，“ a”，“ car”，“事故”]。2。句法分析（解析）：解释句子的语法和结构；例如，“ i”是句子的主题，“想要”是动词，而“主张”是对象（见图2）。3。语义分析：分析句子及其单词的含义；例如，该句子是关于客户希望提出与车祸有关的索赔的愿望。4。话语集成：将句子的含义与对话的更大背景相结合；例如，了解用户是想查询索赔的客户。5。实用分析：分析句子的社会，法律和文化背景；例如，了解客户是一名发生事故的汽车驾驶员，可能会受到或可能不会受到伤害或损坏车辆。
在大语言模型中预测下一个句子（而不是单词）：哪种模型 - 脑对齐告诉我们有关话语理解的信息
当前的大型语言模型（LLMS）依赖于单词预测作为其骨干预处理任务。尽管单词预测是语言处理的重要机制，但人类语言理解发生在多个层次上，涉及单词和句子的整合以实现对话语的充分理解。这项研究通过使用下一个句子预测（NSP）任务来研究语言级别的理解力来对语言理解进行建模。我们表明，NSP预处理增强了模型与大脑数据的一致性，尤其是在右半球和多需求网络中，突出了非经典语言区域对高级语言理解的贡献。我们的结果还表明，NSP可以使模型更好地捕获人类的理解绩效并更好地编码上下文信息。我们的研究表明，将各种学习目标纳入模型会导致更类似人类的表现，并研究LLMS中训练预处理任务的神经认知能力可以揭示语言神经科学中的杰出问题。
自然语言到形式化知识记录节点的自动转换
本文介绍了基于自然语言句子所表达的知识的自动问答系统的改进。该系统是使用关系数据库实现的。该系统将成为开发用于获取所提问题答案的 Web 应用程序的基础。为了将自然语言句子输入关系数据库，必须准备好并正式记录它们。问答系统的开发基于概念框架知识节点 (NOK) 的应用，其形式化记录适合输入到关系数据库中，从中可以获得问题的答案。本文介绍了一种将英语句子自动转换为形式化记录的应用程序。该应用程序在 100 个简单的英语句子上进行了测试，并将自动转换的结果与手动处理相同句子的结果进行了比较。
简洁的语言范式（拍手），一个研究
研究语言通常分离出一种语言方式或过程，重点是理解或生产。我们的目标是将两者结合在新的简洁语言范式中（拍手），在一个试验中利用理解和生产。试验结构在各种条件下是相同的，呈现一个听觉句子（受约束，不受约束，时间转移），然后是要命名的图片（正常，拼命的）。我们用脑电图测试了21位年轻的健康演讲者，以检查拍手提供的几种验证和新颖的对比。行为结果揭示了在受约束的句子之后的图片的最快命名时间，这表明在图片开始之前，基于句子约束，表明单词检索。命名不受约束的句子的命名与裸照命名一样快。句子发作后对正常语音的大脑反应（240-400ms）与时间转相关的语音有显着差异。图片锁定的ERP显示出幅度差异与条件的函数，尤其是在P2组件（200-300ms）中，并且也受到前面约束句子的调节。alpha-beta功率相对于时间倒转或不受约束的句子而言，上下文引导的图片命名降低。这些结果表明，拍手提供了一个有希望的框架来研究语言系统，提供了不同版本的语言内容和任务，并结合了电生理学或其他成像方法。