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World File Search System自然语言
自然语言和人工智能
矛盾的是，自然语言只有对其母语人士来说才是自然的。因此，不同国家的母语人士，甚至是专家，最初（60 年前及以后）都相信任何自然语言处理 - 自然语言处理（NLP） - 都是相当简单和可行的事情。实践表明，大量的语言属性几乎不可能形式化。当我们强调研究语言使用中所体现的认知过程的重要性时，所指的正是这些属性。对此，Kibrik 2020:59文章指出：“语言和言语活动代表着无形的认知系统的主要表现之一。每一个智人代表都会不断大量地产生可以作为研究一般认知过程的数据的材料。”从 NLP 角度来看，最重要的认知现象包括语言的一些关键特性，例如多义性、同音异义性、语义的非离散性、类比（Kazakovskaya、Onipenko 2020）、隐含性、推理性、内涵性、模糊性、融合性、内容表达的“非线性”等。因此，在鲍里索夫 2020:47 的文章中对此指出：“意义的阴影”是“两种意义之间的中间”。因此，正如亚历山德罗夫 2020:37 的文章所指出的那样：“人工智能在许多领域无法与人类竞争”，更不用说（机器）翻译了，尽管它已经朝着积极的方向发展，但还远远没有达到无处不在的程度；查看更多详细信息在 Ryabtsev 的文章 2023 中。因此，现代语言学在这方面的研究与识别潜在的认知结构和过程有关
告知自然语言人机交互
1.2 对齐、协调和基线的递归测试说明（改编自 Fusaroli & Tyl´en）。对齐模型对说话者之间传输的模式很敏感。协调模型对独立于说话者的模式很敏感，其中包括此处所示的跨说话者的模式。基线模型对一个说话者内的模式很敏感（即自我一致性）。（图片使用经 John Wiley and Sons 许可；注：Fusaroli & Tyl'en 中的原始图片将协调称为人际协同作用）。....................................................................................................................................................................................22
量子自然语言处理
量子自然语言处理 (QNLP) 是指在量子硬件上对自然语言进行规范化实现，规范化是指组合语言结构（包括语法）与量子系统组合方式相匹配。自然语言分类分布组合 (DisCoCat) 模型 [8] 实现了这种规范嵌入。其中一个例子是预群 [15] 方面的语法结构与二分纠缠的组合量子结构 [1] 的完美匹配。事实上，DisCoCat 直接受到类似远距传物行为的启发 [5]。除了现代自然语言处理 (NLP) 中常见的向量空间和内积之外，DisCoCat 还采用了其他一些量子理论特征，例如用于表示形容词、动词和关系代词含义的投影仪谱 [17, 12, 13, 7]、用于表示语言歧义和词汇蕴涵的密度矩阵 [16, 2]，以及用于表示相关概念的纠缠 [4]，所有这些特征都“存在于”量子硬件上。因此，DisCoCat-QNLP 值得被称为“量子原生”。第一个实现 QNLP 的提案是在 [19] 中提出的。与传统硬件上的实现相比，DisCoCat 量子实现的第一个主要结果是空间资源呈指数级减少。最初提到的其他成果包括密度矩阵的原生性，以及量子算法的可用性，这些算法为典型的 NLP 任务（例如分类）提供了算法量子优势。然而，该提案的第一个缺点是依赖量子 RAM [11]，而量子 RAM 目前还不存在，而且可能永远不会存在。此外，还需要提供硬件相关的 DisCoCat 图转换为量子电路等。这些缺点在以下方面得到解决：
项目清单 - 自然语言处理。 ...
基于LLM的代码转换文本生成，用于语法误差校正。汤姆·波特和郑元。emnlp 2024。提示开源和商业语言模型以进行语法错误校正英语学习者文本。克里斯托弗·戴维斯（Christopher Davis），安德鲁·凯恩斯（Andrew Caines），ØisteinE。安德森（Andersen E.ACL 2024调查结果。英语学习者对代码切换句子的语法错误校正。Kelvin Chan，Christopher Bryant，Li Nguyen，Andrew Caines和Zheng Yuan。 lrec-coling2024。 语法误差校正。 Christopher Bryant，Zheng Yuan，Muhammad Reza Qorib，Hannan Cao，Hwee Tou ng和Ted Briscoe。 计算语言学； https://doi.org/10.1162/coli_a_00478建立用于代码转换的教育技术：当前的实践，困难和未来方向。 li nguyen，Zheng Yuan和Graham Seed。 语言； https://doi.org/10.3390/languages7030220Kelvin Chan，Christopher Bryant，Li Nguyen，Andrew Caines和Zheng Yuan。lrec-coling2024。语法误差校正。Christopher Bryant，Zheng Yuan，Muhammad Reza Qorib，Hannan Cao，Hwee Tou ng和Ted Briscoe。计算语言学； https://doi.org/10.1162/coli_a_00478建立用于代码转换的教育技术：当前的实践，困难和未来方向。li nguyen，Zheng Yuan和Graham Seed。语言； https://doi.org/10.3390/languages7030220
ISOM4030自然语言处理...
c我们的描述过去两年被誉为人工智能（AI）的“ iPhone时刻”，这是因为大型语言模型（LLMS）领域的快速进步和开创性的成就。由LLMS提供支持的Chatgpt和Sora等AI应用程序在自然语言处理，理解和发电中表现出了显着的功能。基于深度学习的NLP应用程序突然变得无处不在，深刻地改变了我们的工作，生活和交流方式。因此，对那些对这些强大工具有透彻了解并可以熟练地应用并适应各种业务应用程序的个人的需求激增，包括（但不限于）Web搜索，广告，信息提取，客户服务，客户服务，语言翻译，虚拟代理等。本课程旨在为学生提供对NLP尖端神经方法的全面介绍，并使用Python作为主要的实施工具。学生将获得必要的技能
人工智能-自然语言处理
这些规则表明，某个符号可以通过一系列其他符号在树中扩展。根据一阶逻辑规则，如果有两个字符串名词短语 (NP) 和动词短语 (VP)，则由 NP 和 VP 组合而成的字符串是一个句子。句子的重写规则如下 -
使用自然语言处理和人工智能...
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