XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System方言
当前计算机科学的前沿研究
迁移学习已在图像分类、自然语言处理和语音识别等多个应用中取得了最先进的成果。在图像分类中，迁移学习已用于通过迁移在大型数据集上训练的模型中的知识来提高小数据集上模型的性能。在自然语言处理中，迁移学习已用于通过迁移在一般语言理解任务上训练的模型中的知识来提高情绪分析和命名实体识别等特定任务上模型的性能。在语音识别中，迁移学习已用于通过迁移在特定语言或方言上训练的模型中的知识来提高不同语言和方言中模型的性能。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
纽约市自治市镇口音的神话
纽约市英语（NYCE）是北美方言中最受研究的品种之一，也是流行的想象中最臭名昭著的人之一：它既高度可识别又高度污名化（Niedzielski和Preston 2003）。这种显着性和污名使NYCE成为了索引过程和语言意识形态的丰富网站，以实现本地人和非本地人的语言。一种通用的语言意识形态是，纽约市在整个城市的五个行政区中都显示了可靠的地理变化，我们称之为自治市镇的口音意识形态（BAI）。然而，说话者的民间意识形态并不总是像Bai一样与可用的语言证据保持一致。本文通过调查听众是否可以准确地将纽约说话的人与他们的本地自治市镇相匹配，探讨了BAI的语言现实，引起了人们的态度。引起了人们的态度。
语言访问计划草案 - EGLE
EGLE 会将英语水平不够“非常好”的个人视为 LEP。根据美国人口普查局的统计，9% 的密歇根州人在家中使用英语以外的语言。如下表所示，密歇根州使用最多的五种语言分别是西班牙语、阿拉伯语、中文（包括普通话和粤语）、阿姆哈拉语、索马里语、其他亚非语言和其他印欧语系语言。密歇根州民权部聋人、聋盲人和听力障碍司的《没有我们不行》人口普查和需求评估估计，733,356（7.4%）的密歇根州人是聋人、聋盲人和听力障碍者。6 EGLE 还应考虑美国人口普查局尚未确定但在密歇根州仍然相关的语言，以及不同方言的语言。
具有自然语言理解功能的人工智能可以加速……
在输入端，semantha ® 必须先读取文档并将其传输到内部数据结构中。如果数据以半结构化形式提供，例如在 Word 文档中，semantha ® 会使用现有文档结构，例如按标题划分章节。如果输入数据以不太结构化的形式提供，例如在 PDF 文档中，semantha ® 不仅会访问文本内容，还会访问视觉属性（元素 Ir - 图像识别）。例如，必须单独识别和评估表格，或者必须跳过插图以及页眉和页脚中的文本（即不分配给连续文本）；同时，文本的视觉属性用于得出有关扩展文档结构的结论（例如识别标题和旁注）。这种准备是必要的，因为现实世界的用例不仅限于“技术上美观”的文件格式。结构化文件格式，如 XML 方言，也可以用作数据格式。
基于个性化搜索的对话式人工智能查询重写系统
查询重写（QR）是对话式 AI 系统中一个新兴的组件，可以减少用户失误。用户失误的原因多种多样，例如口语对话系统中的错误、用户的口误或语言缩写。许多用户失误源于个性化因素，例如用户的说话模式、方言或偏好。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的个性化 QR 框架，专注于自动减少用户失误。我们为每个用户建立一个个性化索引，其中包含不同的亲和力层，以反映对话式 AI 中每个用户的个人偏好。我们的个性化 QR 系统包含检索层和排名层。在基于用户反馈的学习支持下，训练我们的模型不需要手动注释数据。在个性化测试集上的实验表明，我们的个性化 QR 系统能够利用语音和语义输入来纠正系统错误和用户错误。
认可
“R.C.斯普劳尔撰写了一份简短、全面的系统神学总结，我打算在未来几年向我的班级推荐这本书。它忠于圣经，是坚定的改革宗，以两千年的基督教传统为基础，并及时解答了我们世俗文化中人们心中的关键问题。他以他典型的清晰和简洁的语言写作。一如既往，他吸引了读者的注意力。长期以来，我一直向学生推荐伯克富的《基督教教义总结》，认为它是改革宗系统神学的可靠而简洁的来源。它仍然非常有用，但我想我现在会推荐斯普劳尔的《人人都是神学家》，而不是这个类别中的其他任何书。三位一体、宿命论、创造、罪、赎罪的范围、正义、说方言、天使和魔鬼、天堂和地狱：所有这些以及许多其他主题都以尊重上帝圣言的方式公平负责地阐述，并将启迪那些愿意接受其真理的人。”
2023 年联合战略需求评估概览
有关卢顿及其居民的更多详细信息，请参阅“这就是卢顿”报告。人口 • 卢顿的人口估计为 227,000，人口年龄低于平均水平 • 卢顿人口稠密，人口密度高于伦敦的一些行政区 • 卢顿的人口在 2011 年至 2021 年间增长了 11% • 卢顿是一个种族多元化的城镇，超过一半的人口不是英国白人 • 卢顿估计有 150 种语言和方言 • 卢顿的男性和女性预期寿命低于全国平均水平 • 卢顿女性的预期寿命高于男性预期寿命 • 人口预测模型一直预测该镇的人口将增加，老年人口增幅最大 住房 • 卢顿的私人租房居民比例高于平均水平 • 镇上过度拥挤的程度很高 • 房价和租金成本一直在上涨，给家庭预算带来压力 • 卢顿的无家可归者比例很高
可解释的人工智能用于情绪分析
作为一种实用的舆情挖掘和分析工具，社交媒体分析已在许多研究领域中被证明具有很高的价值[1]。情绪分析解决了复杂的社会情感应用的动态问题，这些应用渗透到有感知和解决方案的社交网络中的智能和决策中[2]。当代情绪分析始于简单的极性检测，现已发展为对情感和情绪感知的更细致的分析[3]。然而，检测自然语言中的细粒度情绪即使对人类来说也很困难，这使其自动检测非常复杂。此外，在线观点可以以文本评论或评分的形式提出，针对整个产品，也可以针对其各个方面[4]。多条冗长的评论、带有微文本的随意方言（文字游戏、新词和俚语）的使用、比喻性语言的使用（讽刺、反语）、多语言内容（代码混合和代码转换）和观点垃圾邮件都给意见提取任务增加了挑战。