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语义信息理论概述
与当前的通信理论不同，该理论将信息量视为消息统计稀缺性的度量，概述了语义信息理论，其中给定语言系统中句子所携带的信息概念被视为与该句子的内容同义，以某种方式规范化，语义信息量的概念通过该内容的各种度量来阐明，所有度量均基于涵盖内容的逻辑概率函数。绝对度量和相对度量是有区别的，因此 D 函数适用于仅与演绎推理相关的环境，而 I 函数适用于归纳推理足够的环境。在研究的两种主要信息量类型中，一种是 cont，对于内容排他性的句子是加性的，另一种是 inf，对于归纳独立的句子是加性的。后者在形式上类似于传统的信息度量函数。研究了各种信息量估计函数，从而得到了当前传播理论中概念和定理的广义语义相关性。初步定义了语义噪声的概念，以及语言系统概念框架的效率和冗余性。建议语义信息是一个比其传播对应概念更容易应用于心理学和其他研究的概念。
大脑与语言
不同语言在标记动词和论元之间的依赖关系方面有所不同，例如，通过格来标记。一项眼动追踪和脑电图图片描述研究考察了格标记对巴斯克语和瑞士德语句子规划时间过程的影响。德语为主语分配了一个未标记的（主格）格，而巴斯克语则专门通过作格格标记施事论元。对施事的注视和 θ 和 alpha 频带中的事件相关同步 (ERS)，以及 alpha 和 beta 频带中的去同步 (ERD) 揭示了格标记对早期句子规划时间过程的多种影响。在巴斯克语中，说话者在准备带有作格标记施事的句子时，很早就决定在规划下进行格标记，而带有未标记施事的句子允许延迟跨语言的结构承诺。这些发现支持句子规划的分层增量解释，并强调了跨语言差异如何影响语言使用的神经动力学。
发展事务 - 早期基础阶段非法定课程指导
当孩子处于比预期更早的发展阶段时，重要的是要注意他们喜欢做什么，并找出他们的困难所在。他们需要额外的帮助，以便在早期发展阶段获得安全感。等待他们“准备好”是没有用的。例如，不会用句子说话的孩子将无法用句子写作。他们需要大量刺激性的体验来帮助他们发展沟通能力。这就是为什么花时间倾听他们并与他们交谈如此重要。
发展事务——早期基础阶段非法定课程指导
当孩子处于比预期更早的发展阶段时，重要的是要注意他们喜欢做什么，并找出他们的困难所在。他们需要额外的帮助，以便在早期发展阶段获得安全感。等待他们“准备好”是没有用的。例如，不会用句子说话的孩子将无法用句子写作。他们需要大量刺激的体验来帮助他们发展沟通能力。这就是为什么花时间倾听他们并与他们交谈如此重要。
人工智能聊天机器人有写作风格吗？...
摘要：尽管 Turnitin 可以生成 AI（人工智能）写作检测报告，但这些 AI 报告不得用于惩罚目的，因为本研究表明，Turnitin AI 报告的准确率远低于 Turnitin 声称的 98%。为了帮助教授、教师和内容评估利益相关者识别 AI 生成的材料，本研究通过探索句子长度、段落结构、词汇选择、情绪、时态、语态、代词、关键词密度、词汇密度、词汇多样性和阅读难易程度，研究了案例研究、商业信函和学术写作 ChatGPT-4 生成的回复的文体特征。研究表明，ChatGPT-4 案例研究生成的回复以 2 到 3 个句子的段落形式生成，每个句子有 16 到 18 个单词。这些句子主要以祈使语气形成。第二人称代词“你”和第二人称所有格限定词“你的”的使用很普遍。关键词和词汇密度较低，词汇多样性一般，阅读难易度较高。研究还发现，ChatGPT-4商务信函回复以2-3句16-20词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用一般现在时和主动语态，使用第三人称单数代词。使用技术词汇和缩写时没有说明其含义。关键词密度、词汇密度和词汇多样性较高，阅读难易度较低。研究还发现，ChatGPT-4学术写作回复以3-4句16-19词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用主动语态，时间上无主体被动语态，使用多种现在时态。关键词和词汇密度较高，词汇多样性较低，因此阅读难度处于平均水平（未定义缩写除外）。值得注意的是，ChatGPT-4 有意使用第三人称复数代词“they”来指代单数，以支持跨性别运动。
Staar 7级阅读语言艺术构建 -
•组织是有限的有目的结构，其中包括介绍和结论。一个组织结构可能很明显，但它可能不一致，并且可能并不总是支持论点/意见的逻辑发展。可能缺乏句子到句子的连接和清晰度。•证据受到限制，可能包括一些无关的信息，该响应可能包括一些基于文本的证据来支持该论点/意见，但可能不足以解释，//或某些证据可能与论点/意见无关。对成对，从至少一个文本中得出证据。响应反映了对写作目的的部分理解。•思想的表达是基本的作者的单词选择可能是一般和不精确的，有时可能无法清楚地传达作者的想法。句子和短语有时是无效的，可能会干扰作者的预期含义并削弱信息。
图像字幕生成方法
快速浏览的图像。尽管在计算机视觉中已经进行了巨大的发展，但诸如识别对象，动作分类，图像分类，属性分类和场景识别之类的任务是可能的，但是让计算机描述以类似人类句子的形式向其转发到它的图像是一个相对较新的任务。2。文献回顾了Andrej Karpathy等人的有影响力论文之一。在图像字幕中将任务划分为两个步骤：将句子段映射到图像中的视觉区域，然后使用这些通信来生成新的描述（Karpathy and Fei-Fei 2015）。作者使用区域卷积神经网络（RCNN）表示图像作为一组H维矢量，每个向量代表图像中的对象，基于200个Imagenet类检测到。作者在同一h维空间中的双向复发神经网络（BRNN）代表句子。每个句子是一组H维向量，代表片段或单词。BRNN的使用丰富了此表示，因为它学习了句子中每个单词上下文的知识。作者发现，有了这样的表示，单词的最终表示与与同一概念相关的视觉区域的表示密切一致。他们在单词和视觉区域的表示形式上定义了对齐得分，并在马尔可夫随机字段的帮助下，将各种单词与生成文本片段的同一区域对齐。借助图像区域和文本片段之间的这些对应关系，作者训练了另一个为新看不见的图像生成文本说明的模型（Karpathy and Fei-Fei 2015）。
支持沟通困难的人的支持决策工具包
●考虑您将要事先使用的语言（请参阅第2-3页上简化语言的四个技巧）●考虑非语言交流策略，例如手势，视频，图片。您可以事先准备什么以帮助代表关键词/想法？您的服务是否已经有一些适当的资源可以访问？4。保持跟踪：记录您如何支持该人的沟通需要做出决定。您与该人交流了哪些信息以及什么支持？该人是如何与您交流的，他们表达了什么？简化语言的四个技巧：1。选择熟悉的单词。这些往往是在日常生活中定期使用的单词（高频单词）。避免在日常生活中使用的专业术语或较少常用的单词（低频单词）。2。使用主动句子而不是被动句子。在句子开始时将动作的“ do-er”放在。3。避免使用太多代词，例如“ He”，“她”，“他们”，“我们”，“ this”，''。使用该人的姓名或标题（例如医生）。