语言处理受感觉运动体验的影响。在这里,我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据,这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征,讨论扎根对图像性(词形和含义之间的系统关联)的影响;(b) 单词,讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括;(c) 句子,讨论动作方向模拟的边界条件和应用;(d) 文本,讨论模拟教学如何提高初学者的理解力;(e) 对话,讨论多模态线索如何改善轮流和对齐;(f) 文本语料库,讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释,但与此同时,对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据,结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。
问题导致引入几种类型的语义。不同的语义反映了关于接受或否定论证的不同观点。AF/ADF 的大多数语义都基于可采纳性概念,[8] 表明可采纳性相对于合理性假设起着重要作用。[7] 表明,每个 AF 都可以表示为一个 ADF,此外,还表明为 ADF 定义的语义是 AF 语义的适当概括。然而,AF 的某些语义尚未引入 ADF,即强采纳语义。在当前工作中,我们引入了 ADF 的强采纳语义。在 ADF 中,如果一种解释不包含任何不合理的信息,则称其为可采纳的。如果一种解释是最大可采纳的,则称其为首选的。因此,每个可采纳解释都包含在一个优先解释中。也就是说,为了回答优先语义下的轻信决策问题,只需在可采纳语义下回答该问题即可。此外,如果一种解释收集了所有毫无疑问的信息,则该解释是有根据的。在 AF 中,强可采纳语义的概念首次在 Baroni 和 Giacomin [9] 的著作中定义,其基于强防御的概念。后来在 [10] 中引入了这一概念,但并未提及强防御。此外,在 [11] 中,Caminada 和 Dunne 提出了强可采纳性的标签说明,以回答有根据语义下的 AF 的轻信决策问题。在 [10–12] 中,结果表明,对于有根据语义下的 AF,强可采纳性在讨论博弈中起着至关重要的作用。也就是说,已经证明强可接受扩展/标记与给定 AF 的扎根扩展的最大元素组成一个格。因此,AF 的强可接受语义概念与 AF 的扎根语义的关系类似于 AF 的可接受语义与 AF 的首选语义之间的关系。也就是说,要回答扎根语义下 AF 的轻信决策问题,只需解决强可接受语义下 AF 的决策问题即可。在 [13] 中,引入了一个讨论游戏来回答扎根语义下 ADF 的轻信决策问题,而无需构建给定 ADF 的完整扎根解释。然而,ADF 的强可接受语义的概念尚未引入。这是我们在本文中提出 ADF 强可接受语义概念的动机。然而,研究[13]中提出的游戏是否等同于构建一个满足断言的强可接受的解释,
摘要:与欧盟委员会提出的《人工智能法案》相关,执法和警察服务属于人工智能 (AI) 高风险领域的一部分。因此,在数字政府和高风险人工智能系统领域,存在着确保人工智能使用符合道德和社会方面的特殊责任。《人工智能法案》还对人工智能提出了可解释性要求,可以通过使用可解释人工智能 (XAI) 来满足这些要求。文献尚未涉及高风险领域执法和警察服务在遵守可解释性要求方面的特征。我们进行了 11 次专家访谈,并使用扎根理论方法建立了一个扎根模型,以说明执法和警察服务背景下的人工智能可解释性要求合规现象。我们讨论了该模型和结果如何对当局、政府、从业者和研究人员都有用。
智能及相关学科。我们的研究涉及语言、逻辑和认知界面上“扎根表征”介导的人类行为多模态意义建构的理论、方法和应用理解 [ 1 ]。在这里,通过将知识表示和推理与视觉计算相结合的系统神经符号机制,声明性地介导扎根推理以实现协作自主具有特殊意义。预期的功能目的涵盖各种操作需求,例如可解释的多模态常识理解、用于通信和总结的多模态生成/合成、多模态解释引导的决策支持、多模态行为适应和自主以及多模态分析可视化。为实现这些操作需求而开发的方法和工具也必须与领域无关,并且它们既能满足在线/实时操作,也能满足不同应用场景中的事后操作(例如,参考 [ 2 ] 中在线神经符号绑架应用于自动驾驶领域的案例)。
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来自一系列学科的专家认为婴儿和幼儿心理健康(IECMH)是健康,终身发展的基础,尤其是在孩子的种族,文化和语言身份扎根时。由于婴儿和幼儿在人际关系中学习和发展,因此父母和其他护理人员是孩子健康发展的重要影响者。
自我调节:呆在目前,扎根自己,稳步呼吸,将注意力集中在学生身上,并清除您的思想。对于一个年轻的学生,请降低他们的眼睛水平,以减少任何可能的威胁感。的午睡法规:由于您的学生的思考大脑被关闭,试图与他们进行推理无效。在此阶段,您需要让他们感到镇定和安全。