图像包含大量冗余信息,使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块,通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量,从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15,33,70],例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词,从而改善了学识渊博的表示。但是,这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起,这为学习过程增加了相当大的复杂性,并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略,用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间,我们掩盖了斑块的随机簇(图1)。对于此聚类,我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实,即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构,例如对象部分[18,53],
学习建模字符串之间的关系的学习是什么教授大型语言模型(LLMS)关于Vi-Sual世界的?我们系统地评估了LLMS生成和识别出增加复杂性的各种视觉概念的能力,然后演示如何使用文本模型来培训预先的视觉表示学习系统。由于语言模型缺乏将视觉信息作为像素消耗或输出视觉信息的能力,因此我们使用代码来表示研究中的图像。尽管LLM生成的图像看起来不像自然图像,但图像产生的结果以及模型校正这些固定图像的能力表明,字符串的精确建模可以教授有关Vi-Sual World的许多方面的语言模型。此外,使用文本模型生成的图像进行了自我监督的视觉表示学习的实验,突出了能够训练能够使用LLMS对自然IM的语义评估进行训练视觉模型的潜力。
○Lee说:“我在牛奶中混在一起。” ○玛丽亚说:“我切了广场。”如果学生保持沉默,请鼓励伙伴帮助或显示页面,并要求他们与您重复页面的文字。 ●与单个学生一起阅读并重读图表上的台词。 使用图表文本进行各种扫盲活动;例如,让学生在图表上强调自己的名字,或者找到一个以“ P”开头的单词。 ●作为后续行动,制作了一个新图表,标题为“制作Pinata的步骤”,并让学生帮助您编写这些图表。 阅读步骤。 将台阶切成条。 让学生告诉您哪个步骤是第一个,第二,第三名……终于让每个学生创作自己最喜欢的步骤的插图页面。○Lee说:“我在牛奶中混在一起。” ○玛丽亚说:“我切了广场。”如果学生保持沉默,请鼓励伙伴帮助或显示页面,并要求他们与您重复页面的文字。●与单个学生一起阅读并重读图表上的台词。使用图表文本进行各种扫盲活动;例如,让学生在图表上强调自己的名字,或者找到一个以“ P”开头的单词。 ●作为后续行动,制作了一个新图表,标题为“制作Pinata的步骤”,并让学生帮助您编写这些图表。阅读步骤。将台阶切成条。让学生告诉您哪个步骤是第一个,第二,第三名……终于让每个学生创作自己最喜欢的步骤的插图页面。
抽象的语法校正校正(GEC)工具,由先进的生成人工智能(AI)提供动力,在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是,它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏,这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言(例如孟加拉语)中对这些工具的探索有限。在这样的语言中,革命错误说明(GEE)系统不仅应正确句子,而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集,该数据集来自孟加拉语扬声器,具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记,允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预,我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略,以重新确定孟加拉语的GEC工具,并阐明了语言学习的教育方面。
摘要 本文综合了教师的观点、学习者产出和学习者印象的分析、材料开发的想法以及总结性研究者的观察结果,这些观察源于在美国两个大学和成人留学环境中实施为期一学期(约 8 周的教学)的基于语料库和数据驱动的英语作为第二语言 (ESL) 教学。案例研究 1 调查了学习者和教师对语料库教学在培养专门为中国访问学者群体设计的学术写作技能方面的有效性的态度。案例研究 2 采用混合方法、探索性调查,研究使用支架式学生工作表指导不同熟练程度的学习者在一所位于美国的非营利性私人机构为期一学期的留学项目中使用语料库和语料库工具的情况。该工作表旨在定期将基于语料库的课程和数据纳入课堂教学或家庭作业活动。结果表明,教师们对将语料库工具纳入自己的语言课堂教学中可能带来的巨大而有希望的好处充满热情。通过具体明确的学习目标和使用指导,语料库工具可以成为课程期间和课程结束后适合学生的宝贵资源。
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能,必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型(LLMS)已显示出关于任意任务的紧急推理技能,但现有的工作主要集中在探索的环境上,通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中,我们提出了MOMA-LLM,这是一种新颖的方法,该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式,随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是,我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄,开放式摄影库,并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验,与传统的基线和最新方法相比,我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
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。
利用数字技术为伊博语言开发耶利米·安妮·安妮·安妮·安妮·埃纳尼·埃比尼州,阿巴卡利基耶利米jeremiah.nwankwegu@ebsu.edu.edu.edu.edu.ng摘要数字技术彻底改变了沟通,教育和文化保存,并为非葡萄酒提供了诸如非葡萄酒的开发机会。本文探讨了如何利用各种数字技术,包括移动应用程序,社交媒体平台,电子学习平台,人工智能以及诸如虚拟现实和增强现实等沉浸式技术,以促进和维护伊博语。通过检查现有的数字资源,例如语言学习网站,交互式应用程序和数字词典以及成功的计划,本研究表明了这些工具可以增强语言学习和文化参与的潜力。此外,它解决了诸如Internet访问,设备可用性和财务限制之类的挑战,提出了解决方案,例如扩大宽带基础设施,提供低成本设备以及确保多样化的资金来源。未来的方向强调了新兴技术,战略合作和可持续方法的重要性,以确保伊博语的充满活力和持久的未来。本文以呼吁利益相关者的呼吁进行了呼吁,包括教育机构,科技公司,政府和社区团体,以协作促进一个具有数字授权的生态系统,以支持数字时代的IGBO语言的持续活力。数字技术彻底改变了我们交流,学习和互动的方式。引言在21世纪,数字技术彻底改变了我们在全球范围内传达,学习和保存语言的方式。随着全球社区通过互联网和社交媒体越来越互动,已经出现了新的机会,以支持Igbo等世界少数族裔语言的发展和促进。如果利用,数字工具和平台,语言爱好者,教育者和社区的力量可以共同努力,以确保伊博语不仅生存,而且在现代时代蓬勃发展。从在线语言课程和交互式应用程序到虚拟文化交流和多媒体内容创建,利用技术推进Igbo语言发展的可能性是巨大而令人兴奋的。本文探讨了可以通过战略性地利用数字技术来振兴伊博语,加强其在母语中的使用的各种方式,并将其引入伊博散居者内外的新一代学习者。拥抱技术的变革潜力可以帮助我们在伊博语言保存和成长的故事中写下新篇章,并确保其在数字时代及以后的充满活力的存在。数字技术的定义和范围是指生成,存储或处理数据的电子工具,系统,设备和资源(Johnstone,Kervin和Wyeth,2023年)。这些技术包括广泛的应用程序,包括但不限于计算设备,通信工具和软件应用程序。它为语言发展和保存提供了新的可能性。数字技术的范围很广,涵盖了从基本硬件和软件到人工智能(AI)和虚拟现实(VR)的高级创新的所有内容。igbo语言的概述伊博语是尼日利亚所说的主要语言之一,主要是该国东南部地区的伊博人。它属于尼日尔 - 戈语言家族,该家族是世界上最大的语言家族之一。
一年级 英语创新途径中的语言艺术和读写能力 一年级的学生通过平衡的读写能力方法培养阅读和语言艺术技能。学生将沉浸在国家地理阅读计划中,并将学习如何在全年课程中运用技能阅读真实的文学和信息文本。重点是学习必要的基础技能,以在各种情况下培养和加强理解力。学生将建立词汇和语法知识,以提高口语和书面语言能力。年级写作包括回应文学作品、创作叙事以及说明性/信息性作品。引人入胜的写作活动专注于写作过程、应用拼写规则和标准英语的惯例。学生将学会: