在语言学习的人工智能领域,聊天机器人是语言学习和练习的一个有趣领域。本研究使用交互式讲故事聊天机器人研究阿拉伯语 EFL 词汇学习。创建了一个聊天机器人,并配备了四个词汇工具:词典、图像、L1 翻译工具和索引器。这些工具增强了目标词,为学习者提供交互式可理解的输入。该项目旨在确定 EFL 学习者在使用聊天机器人练习英语时最常使用哪些工具。它还试图确定哪种工具对词汇学习和记忆最有帮助。研究结果表明,词典是最受欢迎和最有效的词汇学习工具。对于记忆,研究结果显示 L1 翻译略高于(但不显著)。
摘要 我们提出 AI-Lyricist:一个根据所需词汇和 MIDI 文件作为输入来生成新颖而有意义的歌词的系统。这项任务涉及多项挑战,包括自动识别旋律并从多声道音乐中提取音节模板、生成与输入音乐风格和音节对齐相匹配的创意歌词以及满足词汇约束。为了应对这些挑战,我们提出了一个自动歌词生成系统,该系统由四个模块组成:(1)音乐结构分析器,用于从给定的 MIDI 文件中获取音乐结构和音节模板,利用预期音节数的概念更好地识别旋律;(2)基于 SeqGAN 的歌词生成器,通过策略梯度进行多对抗训练优化,使用双鉴别器进行文本质量和音节对齐;(3)深度耦合的音乐歌词嵌入模型,将音乐和歌词投射到联合空间中,以便公平比较旋律和歌词约束;以及一个名为 (4) Polisher 的模块,通过对生成器应用掩码并替换要学习的单词来满足词汇约束。我们在超过 7,000 个音乐歌词对的数据集上训练了我们的模型,并通过主题、情感和流派方面的手动注释标签进行了增强。客观和主观评价均表明 AI-Lyricist 在所提出的任务上的表现优于最先进的技术。
你有没有试过伸手去拿太远的东西?什么工具可以帮助你拿到物体?试着发明一个你自己的抓取器,在家里使用。在爱达荷国家实验室,先进试验反应堆设施的核技术人员必须使用长抓取器和其他专用设备来更换燃料棒,并在储存乏燃料的渠道中工作。核技术人员使用抓取器作为工具来完成远距离任务,以确保安全措施。自己制作的抓取器将是一个你可以在家里使用的资源丰富的工具,就像 INL 核技术人员一样。这项工程挑战需要家人的帮助,以确保材料得到安全使用。
处方集:也称为首选处方集,这是一份由您的健康计划承保的处方药清单。大多数处方集包括仿制处方药和品牌药。医生使用处方集来确定哪些药物最有效且价格最优惠。处方集是一份动态文件,会随着新药进入市场而变化。您可以在处方提供者的网站上找到处方集。与您的医生一起选择处方集中的处方将降低您的自付费用。
“各种各样的文物被安排在玻璃后面,格兰特慢慢地走过它们。”食肉动物以肉体为食的动物:“那种攻击它们的捕食者是一种大型食肉动物,可能长达18英尺。”混乱理论一种数学理论,研究对初始条件高度敏感的系统的行为,其中小变化会随着时间的流逝而产生巨大影响
ISIS Criouet,Jean-Christophe Viennet,Etienne Balan,Fabien Baron,Arnaud Buch等。iCarus,2023,406,pp.115743。10.1016/j.icarus.2023.115743。hal-04300810
1。Abeysinghe R,Black A,Kaduk D等。使用半自动化的方法,在OMOP词汇中疫苗概念映射的质量改进。j BioMed Inform。2022; 134:104162。2。He,Y.,Cowell,L.,Diehl,A。等。vo:疫苗本体论。nat Prec(2009)。https://doi.org/10.1038/npre.2009.3552.1 3。lin y,He Y.本体论表示和分析疫苗公式和给药及其对疫苗免疫反应的影响。J BioMed语义。2012年12月20日; 3(1):17。4。IIS:当前HL7标准代码集CVX-施用的疫苗[引用2023年6月7日]。可从:https://www2a.cdc.gov/vaccines/iis/iis/iisstandards/vaccines.asp?rpt=cvx 5。https://github.com/vaccineontology 6。Ong e,Xiang Z,Zhao B,Liu Y,Lin Y,Zheng J,Mungall C,Courtot M,Ruttenberg A,He Y. Ontobee:链接的本体学数据服务器,以支持本体术语术语术语术语递减,链接,查询,查询,查询和集成。核酸res。2017年1月4日; 45(D1):D347-D352。7。Musen MA; Protégé团队。 Protégé项目:回顾和向前看。 AI很重要。 2015 Jun; 1(4):4-12。 8。 Xiang Z,Zheng J,Lin Y,He Y. Ontorat:基于本体设计模式的新本体论项,注释和公理的自动生成。 J BioMed语义。 2015年1月9日; 6:4。 9。https://github.com/vaccineontology/vo/tree/master/docs10. 疫苗缩写| CDC [Internet]。 [引用2023年6月7日]。 可从:获得Musen MA; Protégé团队。Protégé项目:回顾和向前看。AI很重要。2015 Jun; 1(4):4-12。 8。 Xiang Z,Zheng J,Lin Y,He Y. Ontorat:基于本体设计模式的新本体论项,注释和公理的自动生成。 J BioMed语义。 2015年1月9日; 6:4。 9。https://github.com/vaccineontology/vo/tree/master/docs10. 疫苗缩写| CDC [Internet]。 [引用2023年6月7日]。 可从:获得2015 Jun; 1(4):4-12。8。Xiang Z,Zheng J,Lin Y,He Y. Ontorat:基于本体设计模式的新本体论项,注释和公理的自动生成。J BioMed语义。2015年1月9日; 6:4。9。https://github.com/vaccineontology/vo/tree/master/docs10.疫苗缩写| CDC [Internet]。[引用2023年6月7日]。可从:
摘要 本研究调查了人工智能 (AI) 在英语作为第二语言 (ESL) 词汇学习背景下的看法和影响。本研究主要关注学生和教师的观点,考察他们对使用人工智能进行词汇习得的信念、态度和期望。它还探讨了将人工智能纳入 ESL 词汇学习的好处和挑战。巴基斯坦一所当地大学的 77 名大学生和 22 名英语教师参加了这项研究。主要数据收集方法涉及两个李克特量表问卷(学生变体和教师变体),作为衡量参与者意见的定量工具。探索性分析用于验证问卷,该问卷包含与词汇学习中的 AI 整合相关的八个因素:AI 的有效性和好处、AI 工具的舒适度、AI 相对于传统方法的优势、挑战和困难、AI 使用相对于传统方法的有效性比较、对 AI 建议的信任、AI 工具使用频率、向同伴的推荐。在维恩图中显示了学生和教师回答的比较分析。