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什么是 ChatGPT 及其在跨行业人工智能领域的现状和未来？
根据 Wolfram (2023) 的说法，ChatGPT 从“语言特征空间”出发，其中名词等单词可能相互连接或相关。这些词可能仅与名词相关，也可能与其他词性的词相关，如下图 Wolfram (2023, pp. 65-66) 所示。附录中的图 2 显示了句子结构，其中包括名词短语、动词短语、标点符号和形容词和名词等词性，用于句子“人工智能最好的地方在于它能够从经验中学习。”Wolfram (2023) 讨论了如何使用语法结构来定义“解析树”。根据 Wolfram (2023) 的说法，ChatGPT 不具备规则知识，但在训练中能够“发现它们”。 ChatGPT 在语言特征空间中描绘出一条轨迹，如 Wolfram (2023) 附录中的图 3 所示，其中所有单词都是名词，并且“语义相似的单词”都放在附近。附录中的图 4 也来自 Wolfram (2023)，显示了与名词、动词、形容词、副词和代词等不同词类相关的单词。
练习Paper-1 X类人工智能...
处理（NLP）。歧义可能源于具有多种含义（词汇歧义），不清楚的句子结构（句法歧义）或基于上下文（语义歧义）的不同解释的单词。NLP技术（例如词性标记）通过分析单词的上下文来帮助解决词汇歧义。同样，语法检查算法有助于确定正确的句子结构，而在大规模数据集中训练的机器学习模型可以学会根据上下文提示推断预期的含义。
神经符号人工智能的纲要
在过去的十年半的人工智能和学习中的一半中，一个关键的进步是开发从较低级别的原始输入特征（例如图像像素强度和单词性）[1，2，2，2，3，4，5，6，7]中学习更高级别的方法。这些较高级别表示的关键优势是它们捕获了更少的变量的富裕语义，因此，在其中，我们可以在其中学习统计上有效的模型，用于各种下游任务，例如预测，分类和聚类。近年来的关键进步是学习这些表示形式，而不是使用传统的手工制作的效果，这些效率很难正确，正确地指定。这导致了著名的应用程序，例如Dall-E，Stablediffusion，Chatgpt和Audiolm等。
印度理工学院
印度理工学院巴特那分校的人工智能-自然语言处理-机器学习 (AI-NLP-ML) 研究小组 (http://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/) 正在招募多个职位，这些职位属于一项着名的研发项目，名为“COIL-D：印度语言数据中心”，由印度政府旗舰项目 Bhasini 资助。该项目旨在创建印度语言之间的机器翻译 (MT) 语言资源、词性标注、NER、ASR、TTS 的基准语料库；开发 NMT 模型，研究 LLM 对 MT 的能力；为包括 MT、NER、NLG、情感和 TTS 在内的各种任务创建排行榜。仅邀请以规定格式申请该研究所开展的纯时间限制研究项目中的以下任务。
CS 286：计算机科学高级主题，2022 年秋季
这是自然语言处理 (NLP) 的第一门课程，完成本课程后，学生可以继续学习更高级的材料。在本课程中，我们将回顾机器学习 (ML) 的基础知识，例如回归与分类、预处理、ML 模型、过度拟合、欠拟合和评估。此外，我们还将学习自然语言处理的基础知识，例如词性、词形还原、词干提取、命名实体识别、停用词、依存关系解析、单词和句子相似性、标记化、预处理功能、词云、文本摘要、关键字搜索、词袋、TF-IDF（词频 - 逆文档频率）和余弦相似性。此外，我们将运用机器学习和自然语言处理 (NLP) 的知识，使用 ML 模型、NLTK、spaCy 和其他 Python 库来实现该领域的一些热门项目。
人工智能原理课程描述
- 语义网络、框架和本体 第 3 周：机器学习简介 - 机器学习概述：监督学习、无监督学习、强化学习 - 回归和分类算法 - 模型评估和验证技术 第 4 周：监督学习算法 - 线性回归和逻辑回归 - 决策树和集成方法：随机森林、梯度提升 - 支持向量机 (SVM) 第 5 周：无监督学习算法 - K 均值聚类 - 层次聚类 - 主成分分析 (PCA) 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 第 6 周：自然语言处理 (NLP) - 文本处理和标记化的基础知识 - 命名实体识别 (NER) 和词性 (POS) 标记 - 情绪分析和文本分类 第 7 周：深度学习基础 - 人工神经网络 (ANN) 简介 - 深度前馈网络和激活函数 - 训练神经网络网络：反向传播算法第 8 周：卷积神经网络 (CNN) - CNN 架构基础
可解释的 CNN 注意力网络 (C-...
在本文中，我们提出了三种可解释的深度学习架构，根据语言能力自动检测阿尔茨海默病患者。这些架构使用：（1）仅词性特征；（2）仅语言嵌入特征和（3）通过统一架构同时使用这两个特征类。我们使用自注意力机制和可解释的一维卷积神经网络 (CNN) 来生成两种类型的模型行为解释：类内解释和类间解释。类间解释捕获该类中每个不同特征的相对重要性，而类间解释捕获类之间的相对重要性。请注意，尽管我们在本文中考虑了两类特征，但由于该架构具有模块化，因此很容易扩展到更多类。大量的实验和与最近的几个模型的比较表明，我们的方法优于这些方法，准确率为 92.2%，F1 分数为 0。 952 在 DementiaBank 数据集上，同时能够生成解释。我们通过示例展示如何使用注意力值生成这些解释。
博士的标题论文
在ADS 4时期的Brane上首次检查，提供了证据表明这些量子效应增强了弱宇宙审查制度，从而增强了黑洞地平线的稳定性。随后，考虑了在不同位置的叠加中由点状源产生的时空几何形状。表明，量子校正是由位置不确定性引起的，对常规的Schwarzschild奇异性进行了切除，并在非词性黑洞和可遍历的虫洞之间产生常规的几何形状。此外，构建了一类广泛的De-Sitter核非核黑洞模型，该模型由各向异性流体采购，该模型被认为可以编码量子 - 重力校正。表明这些解决方案具有几个有趣的特征：存在额外的且可能是超级普兰克的“量子”头发，一种常规的极端黑洞状态和热力学相过渡，偏爱带有超级普兰克头发的黑洞。随后使用常规黑洞保留这些特征的二维模型来解决信息损失问题：检查了半经典级别的蒸发过程，包括反应效应。发现辐射纠缠
词汇标准报告 - InterPARES 项目：
InterPARES 2 术语定义：未发布的注册簿和已发布的超文本链接的词汇表、词典和同义词库目的：解释和映射 InterPARES 2 概念以供检索，并将它们与 InterPARES 2 注册簿之外使用的档案学术语联系起来定义：由机械计算机索引从 InterPARES 2 文档集合中生成的按字母顺序排列的单词列表，减去停用词加上研究人员创建的建议术语模型：索引软件程序的输出方法：由工作人员根据网站上的文档和共同研究人员的在线建议箱提交的内容创建发布为：仅为工作文件，不是最终术语词汇表的一部分定义：InterPARES 2 中使用的技术词汇和短语的字母顺序概念词汇表，其中每个单独的单词条目都有一个带有括号中的限定词信息的词条、词性、单个定义或含义，以及一个来自 InterPARES 2 文档的说明性引文，或从词条到 InterPARES 2 来源的超链接文档 el：Sue Elle mod n Wright 的 Web-Glossary FAQ rts 和研究以及附加的必需术语
使用预训练深度学习模型分析人工智能和自然语言处理作为电子医疗专家系统支持的意义
摘要：人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 是医疗保健领域不可或缺的技术，它们可以支持强大且安全的数字系统，并嵌入物联网 (IoT) 应用。本研究试图构建一个人工智能-自然语言处理集群系统。在该系统中，使用词性提取丰富的内容，然后将其分类为可理解的数据集。无法使用具有标准化流程和程序的独特系统来跨不同系统支持电子医疗保健部门，这对各国乃至全世界都是一个巨大的挑战。旨在训练一个集群系统，该系统可以提取丰富的内容并适应深度学习模型框架，以便通过快速安全的数字系统解释医疗保健需求的数据集。本研究使用（行为导向驱动和影响函数）来确定 AI 和 NLP 对电子健康的重要性。基于选择性评分方法，开发了 5 分制中的 1 分率，称为关键优势分数。行为导向驱动和影响函数允许根据应用于样本研究的文本内容选择对电子健康进行深入评估。结果显示，NLP 和 AI 在电子医疗领域的规模显著性得分为 3.947。研究得出结论，定义明确的人工智能和自然语言处理应用是推动医疗电子服务取得积极成果的完美领域。