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World File Search System自然语言
自然语言生成领域的双重使用问题
1引言2 2方法3 2。1个一般设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2。2个目标受众。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 2。 3个数据分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 2。 4道德考虑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2个目标受众。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2。3个数据分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 2。 4道德考虑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3个数据分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2。4道德考虑。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 3结果4 3。1 NLG技术的不利影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 3。2减轻双重使用问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3。3提高双重使用问题和缓解策略的awarenes。。。。9 3。4个不诚实或非法搜索主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3。5个已知法规。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3。6提高对法规的认识。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 4结论备注11 4。1免责声明：本报告包含个人意见。。。。。。。。。。。。11 4。2免责声明：并非所有NLG研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4。3个步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 A邀请电子邮件13 B信息信件13 C知情同意书14 D仪式中使用的问题15
使用自然语言处理的人工智能治疗师
每个人都会时不时地感受到压力。压力是身体感受到威胁时的反应。从最简单的意义上讲，它让身体做好战斗或逃跑的准备，以应对威胁。它的特点是心跳加速、呼吸频率加快和感官增强。所有这些变化对于准备面对危及生命的事件的人来说都非常重要。然而，现在我们大多数人生活在一个很少面临真正危及生命的事件的社会中，我们不一定需要或想要有这些反应。事实上，大多数人在日常生活中都经历了太多的压力。过多的压力会给身体带来负担，最终导致免疫系统受损和其他问题。感觉恶心、陷入困境、不知所措、沮丧、焦虑或恐慌都是许多人面对压力的反应 [5]。这些都不是有益的情绪，因为真正需要（和有益的）的是清晰和理性思考的能力。许多人花更多的时间担心、内疚或羞愧，因为他们没有做他们认为自己应该做或应该做的事情。用来满足这些负面情绪的精力最好用来专注于完成你的目标。为了快速、更便宜地解决这些问题，
第六届人工智能自然语言研讨会（NL4AI）前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能而言，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。对这种多样化和有前景的互动的反思是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会由 AI*IA 1 的 NLP 特别兴趣小组和意大利计算语言学协会 (AILC) 2 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 [ 1 ] 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2022 年版 NL4AI 与意大利人工智能协会第 21 届国际会议 (AIxIA 2022) 在同一地点举行，后者将于 11 月 30 日在意大利乌迪内举行。会议议程可在研讨会官方网站 3 上查看。我们收到了 17 份提交，其中 13 份经过同行评审后被接受。在主题方面，研讨会的贡献范围从纯 NLP 作品到将 NLP 与其他 AI 应用联系起来的更广泛的提案。
第八届人工智能自然语言研讨会 (NL4AI 2024) 前言
人工智能自然语言 (NL4AI) 研讨会由意大利人工智能协会 (AIxIA) 1 的 NLP 特别兴趣小组和意大利计算语言学协会 (AILC) 2 提供支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动，并促进对该主题的进一步研究。自 2017 年首次举办以来，该研讨会一直是研究人员分享见解、合作和讨论自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 交叉领域创新的论坛。与往年一样，本届研讨会与意大利人工智能协会国际会议 (AIxIA 2024) 3 联合举办，后者于 11 月 25 日至 28 日在意大利博尔扎诺举行。研讨会计划可在官方网站 4 上查看。研讨会涵盖了研究计算语言学和自然语言处理在人工智能应用中的作用的关键主题，包括：
自然语言处理：人工智能DX提升与工作方式变革
・销售记录分析/日报分析 ・调查分析 ・VoC文本分析 ・合规性检查 ・申请表分析 ・面试记录分析 ・合作伙伴匹配 ・（申请/开发）法律合同检查 ・（申请/开发）虚假陈述法冲突检查
使用自然语言处理来分析行为科学中的文本数据
语言是人类互动核心的独特人类特征。人们使用的语言通常反映出他们的个性，意图和心态。将互联网和社交媒体整合到日常生活中，大部分人类交流都被记录为书面文本。这些在线交流形式（例如，博客，评论，社交媒体帖子和电子邮件）为人类行为提供了一个窗口，因此为行为科学提供了丰富的研究机会。在这篇综述中，我们描述了如何使用自然语言处理（NLP）来分析行为科学中的文本数据。首先，我们回顾了行为科学中文本数据的应用。第二，我们描述了NLP管道并解释基本建模方法（例如，基于字典的方法和大型语言模型）。我们讨论了这些方法对行为科学的优势和缺点，尤其是关于可解释性和准确性之间的权衡。最后，我们为使用NLP提供了可行的建议，以确保严格和可重复性。
量子自然语言处理中的密度矩阵方法
尽管向量是计算编码单词含义最常用的结构，但它们无法表示对潜在含义的不确定性。模糊词可以通过其各种可能含义的概率分布来最好地描述。将它们放在上下文中应该可以消除其含义的歧义。同样，词汇蕴涵关系也可以使用概率分布来表征。然后，将层次顺序中较高位置的单词建模为其所包含单词含义的概率分布。DisCoCat 模型受到量子理论数学结构的启发，提出密度矩阵作为能够捕捉这种结构的词嵌入。在量子力学中，它们描述的是状态仅以不确定性已知的系统。初步实验已经证明了它们能够捕捉单词相似性、单词歧义性和词汇蕴涵结构。Word2Vec 模型的改编版 Word2DM 可以学习这种密度矩阵词嵌入。为了确保学习到的矩阵具有密度矩阵的属性，该模型学习中间矩阵并从中导出密度矩阵。这种策略导致参数更新不是最优的。本论文提出了一种用于学习密度矩阵词嵌入的混合量子-经典算法来解决这个问题。利用密度矩阵自然描述量子系统的事实，不需要中间矩阵，理论上可以规避经典 Word2DM 模型的缺点。变分量子电路的参数经过优化，使得量子比特的状态与单词的含义相对应。然后提取状态的密度矩阵描述并将其用作词嵌入。为词汇表中每个单词学习一组与其密度矩阵嵌入相对应的单独参数。在本论文中，已经在量子模拟器上执行了第一次实现。所利用的目标函数减少了同时出现的单词之间的距离，并增加了不同时出现的单词之间的距离。因此，可以通过评估学习到的词向量的相似性来衡量训练的成功程度。该模型是在词汇量较小的文本语料库上进行训练的。学习到的词向量显示了文本中单词之间的预期相似性。我们还将讨论在真实量子硬件上的实现问题，例如提取完整的状态表示和计算该模型的梯度。
生成式人工智能和自然语言处理工作组报告
该工作组由教育工作者、网络安全专家、人工智能专家、商界领袖和政府官员组成，以混合形式举办了五场公开会议。这些会议以专家小组成员和讨论为特色，分别在芝加哥、斯普林菲尔德、大都会东区、四城地区和南伊利诺伊州举行。讨论的主题包括消费者保护、生成式人工智能在课堂上的使用、利用人工智能改善公共服务、保障公民自由、解决劳动力和环境影响以及加强网络安全。通过这些会议以及多个工作组的工作，该工作组探索了 GenAI 在众多领域的当前和未来影响。
自然语言处理的生成人工智能工具的比较分析
摘要：生成人工智能工具最近引起了很多关注。这是因为它们具有巨大的优势，包括易用性，快速生成重新任务的答案以及他们所拥有的类似人类的智慧。本文对前9个生成人工智能（AI）工具进行了生动的比较分析，即ChatGpt，Cherplexity AI，Youchat，Chatsonic，Google的Bard，Microsoft Bing助手，Huggingchat，Jasper AI和Quora Poe，并关注Pros和Ass Cons of Ass ai Ai工具。这种比较分析表明，生成的AI工具具有多个优点，超过了缺点。此外，我们探讨了生成AI在自然语言处理（NLP）中的变革性影响，重点是与搜索引擎，隐私问题和道德含义的整合。比较分析根据受欢迎程度对生成的AI工具进行了分类，并评估了开发中的挑战，包括数据限制和构造成本。该研究强调了诸如技术滥用和监管挑战之类的道德考虑因素。此外，我们研究了NLP中的AI计划技术，涵盖了古典计划，概率计划，等级规划，时间计划，知识驱动的计划和NEU-RAL计划模型。这些计划方法对于实现NLP任务中的特定目标至关重要。总而言之，我们简要概述了生成AI的当前状态，包括其Challenges，道德考虑和潜在的应用，这有助于有关人类计算机相互作用的学术论述。
与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查
摘要：心血管疾病（CVD）仍然是全球死亡率的主要原因，需要准确及时诊断以进行有效的管理和预防。人工智能（AI）技术的整合有望提高CVD诊断的精度和效率。此摘要概述了在一个综合项目中使用AI在CVD诊断中使用AI的框架和意义。拟议的项目旨在开发和实施AI驱动的系统以诊断心血管疾病。利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，该系统将分析各种患者数据，包括病史，生命体征，成像结果和遗传标记。通过集成这些异质数据源，AI模型将学习复杂的模式和关系，指示CVD存在，进展和风险因素。此外，该项目将强调可解释性和透明度，从而为临床医生提供有关AI模型决策过程的见解。在临床环境中，AI驱动的CVD诊断系统的部署有可能彻底改变心血管医疗保健。索引术语 - 人工智能（AI）的集成，AI驱动的CVD诊断系统，