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使用 GPT 嵌入优化自然语言处理方法以自动检测阿尔茨海默病
摘要：开发非侵入性且经济有效的阿尔茨海默病 (AD) 检测方法对于早期预防和缓解该病至关重要。我们通过使用音频增强技术和新颖的转录方法来优化使用自然语言处理 (NLP) 对自发语音的 AD 检测。具体来说，我们利用 Boll 谱减法来提高音频保真度，并使用最先进的 AI 服务（基于本地的 Wav2Vec 和 Whisper，以及基于云的 IBM Cloud 和 Rev AI）创建转录，并评估它们与传统手动转录方法的性能。然后使用基于 GPT 的转录嵌入对支持向量机 (SVM) 分类器进行训练和测试。我们的研究结果表明，基于 AI 的转录大大优于传统的手动转录，其中 Wav2Vec（增强音频）在本地系统中实现了最佳准确度和 F-1 分数（两个指标均为 0.99），而 Rev AI（标准音频）在基于云的系统中表现最佳（两个指标均为 0.96）。此外，除了音频增强的微小影响外，这项研究还揭示了采访者讲话对模型性能的不利影响。根据我们的研究结果，当前的 AI 转录和 NLP 技术在利用现有数据准确检测 AD 方面非常有效，但由于缺乏训练数据，难以对可能的 AD 和轻度认知障碍 (MCI)（AD 的前驱阶段）进行分类，为未来实施自动 AD 检测系统奠定了基础。
神经符号人工智能在自然语言处理方面是否能实现其承诺？结构化评论
摘要。神经符号人工智能 (NeSy) 的倡导者断言，将深度学习与符号推理相结合将产生比单独使用任何一种范式都更强大的人工智能。尽管深度学习取得了成功，但人们普遍认为，即使是我们最好的深度学习系统也不太擅长抽象推理。而且由于推理与语言密不可分，因此直觉上自然语言处理 (NLP) 将成为 NeSy 的特别合适的候选对象。我们对将 NeSy 用于 NLP 的研究进行了结构化审查，目的是回答 NeSy 是否确实实现了其承诺的问题：推理、分布外泛化、可解释性、从小数据中学习和推理以及可转移到新领域。我们研究了知识表示（例如规则和语义网络、语言结构和关系结构）的影响，以及隐式或显式推理是否有助于提高承诺分数。我们发现，将逻辑编译到神经网络中的系统可以实现大多数 NeSy 目标，而其他因素（例如知识表示或神经结构类型）与实现目标没有明显的相关性。我们发现在推理的定义方式上存在许多差异，特别是与人类水平的推理有关，这会影响有关模型架构的决策并导致结论在各个研究中并不总是一致的。因此，我们主张采用更有条理的方法来应用人类推理理论以及制定适当的基准，我们希望这可以更好地理解该领域的进展。我们将数据和代码放在 github 上以供进一步分析。1
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
在推特上反对强制实施新冠肺炎免疫护照：自然语言处理研究
尽量减少房间拥挤、限制接触和采取卫生措施 [2-7]。这些义务提出了伦理问题 [8]，并导致人们对疫苗接种和各种限制措施的选择和行为发生了变化 [9]。政府卫生运动（更具体地说是疫苗接种计划）缺乏雄心，会强化拒绝疫苗的行为 [10]。然而，如果有效实施，这些公共卫生措施可以对疫苗接种覆盖率产生积极影响 [11-17]。与直觉相反，放弃强制措施可以提高人们对疫苗接种的接受度 [6]。此外，这种动态会受到主流媒体（报纸）、社交媒体或互联网上传播的科学或政治演讲的影响而波动 [18,19]。
人工理解性：性别在将人类分配给自然语言处理中的作用
摘要代替了“人工智能”，本文提出了人工智能，作为描述人类错误分配到非生命物体的更准确术语。当用户假设对象具有理解它们的能力仅仅是因为它们是可以理解的，就会表现出人工学关性。 相对简单的自然语言处理系统可能会在文献互动中执行人性流派，以至于他们被认为是“人工智能”的程度。 然而，非殖民学者已经观察到人性发展为一种可变的社会生成结构。 非殖民性别理论家进一步衍生出了异质性和重音性在维护这种权力中所扮演的角色。 将人类性别类型的可理解性能与智力的风险相当，同时加强了生命的优生分层。 本文将“ Intelli Gence”的行为度量重构为性别“清晰度”，以探讨性别在使人进入人类象征秩序中的作用。 它提出了我博士学位论文的三个关键发现，质疑可以想象某些性别，NLP组成的设备如何以及为什么在相同的价值经济中拥有生命，从而使某些人类和动物可杀人。就会表现出人工学关性。相对简单的自然语言处理系统可能会在文献互动中执行人性流派，以至于他们被认为是“人工智能”的程度。然而，非殖民学者已经观察到人性发展为一种可变的社会生成结构。非殖民性别理论家进一步衍生出了异质性和重音性在维护这种权力中所扮演的角色。将人类性别类型的可理解性能与智力的风险相当，同时加强了生命的优生分层。本文将“ Intelli Gence”的行为度量重构为性别“清晰度”，以探讨性别在使人进入人类象征秩序中的作用。它提出了我博士学位论文的三个关键发现，质疑可以想象某些性别，NLP组成的设备如何以及为什么在相同的价值经济中拥有生命，从而使某些人类和动物可杀人。
instructrobot：一个无模型的框架，用于将自然语言说明映射到机器人运动
摘要 - 使用自然语言与机器人沟通的能力是人类机器人互动的重要一步。但是，将口头命令准确地转化为身体动作是有希望的，但仍然带来挑战。当前的方法需要大型数据集来训练模型，并且最大自由度的机器人仅限于机器人。为了解决这些问题，我们提出了一个称为instructrobot的框架，该框架将自然语言指令映射到机器人运动中，而无需构建大型数据集或机器人的运动学模型的先验知识。Instructrobot采用了一种强化学习算法，该算法可以联合学习语言表示和逆运动学模型，从而简化了整个学习过程。使用复杂的机器人在对象操纵任务中具有26个Revolute关节的复杂机器人进行验证，以证明其在现实环境中的鲁棒性和适应性。该框架可以应用于数据集稀缺且难以创建的任何任务或域，使其成为使用语言通信训练机器人挑战的直观且易于访问的解决方案。可以从https://github.com/icleveston/instructrobot访问instructrobot框架和实验的开源代码。
开发和评估自然语言处理系统，用于策划胸膜超声心动图（TTE）数据库
摘要：背景：尽管电子健康记录（EHR）提供了对疾病模式和患者治疗优化的有用见解，但它们对非结构化数据的依赖表现出了很难的文化。超声心动图报告为心血管患者提供广泛的病理信息，由于其叙事结构，提取和分析特别具有挑战性。尽管自然语言处理（NLP）已成功地用于各种医学领域，但它并未在超声心动图分析中使用。目的：开发一种基于NLP的方法，通过准确转换（例如LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX）和离散（例如，反应性严重性）在半结构的叙事形式中逐渐结构或允许未来的研究，从而将基于超声心动图报告中提取和分类数据进行分类。方法：135,062跨性超声心动图（TTE）报告源自146967基线超声心动图报告，分为三个同类：培训和验证（n = 1075），测试数据集（n = 98）和应用程序集（n = 133,889）。NLP系统是开发的，并使用医学专家知识迭代地进行了修订。该系统用于从133,889个报告的提取中策划一个中等实力数据库。由两名临床医生盲目注释并提取了98个报告的固定验证集，以与NLP提取进行比较。一致性，歧视，准确性和校准结果度量提取。该系统表现出与临床医生提取的高度一致性和一致性。结果：包括LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX在内的连续结果使用级别的相关得分（ICC = 1.00，p <0.05）表现出完美的评估者可靠性，并表明了NLP系统和临床医生之间的理想对齐。在诸如LVOT直径，横向MAPSE，峰值E速度，横向E速度，PV VMAX，Valsalva的Sinuses，valsalva的sinuse，valsalva和升高主动脉直径等结果中观察到了良好水平（ICC = 0.75–0.9，p <0.05）的评价者间可靠性。此外，在混淆矩阵分析中，离散结果度量的准确率为91.38％，表明有效性能。结论：基于NLP的技术在从超声心动图报告中提取和分类数据时产生了良好的结果。本研究通过提供有用的工具将半结构化文本转换为可用于数据管理的结构化回声报告，从而有助于使用半结构化数据。医疗保健设置中的其他验证和实施可以提高数据可用性，并支持研究和临床决策。
采用因果发现方法结合自然语言处理模型研究痴呆症的因果网络
该工作流程图说明了研究的预处理和分析步骤。绿色框 1 详细说明了使用自然语言处理模型的变量选择步骤。最初从英国生物库数据字典中过滤出来的变量将使用基于余弦相似度得分的自然语言处理模型进一步选择。绿色框 2 概述了因果网络分析步骤 - 使用混合图形模型和快速因果推理从每个估算数据集构建痴呆症网络。然后将结果汇总成一个完整的痴呆症网络。
Latest_draft_语言的局限性和人工智能自然语言处理中的理解探索 09 十月 24.docx
生命和地球花了很长时间才进化出像我们这样的生物。我们不知道这是否是简单的运气（掷骰子足够多），还是某种强制机制（如熵）不可避免地推动生命形式迭代到我们的智力水平甚至更高。创造和使用语言的能力似乎存在于我们最深层的代码中，我们无法有意识地直接访问它（尽管我们可以用科学来分析和操纵该代码）。进化论仍然是解释随时间变化和多样性的最有用的理论，因此任何偏离进化原则的语言理论或“真理”都必须以高度怀疑的态度看待。语言的出发点是，熟练使用声音、符号和符号进行抽象和概念化必定会给所涉及的生命形式带来重大好处。
调查机器学习和自然语言处理技术用于检测饮食失调：系统文献评论
自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时，人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估，但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题，例如抑郁或焦虑。然而，还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中，我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.