6 其他研究发现,多语言能力对收入没有统计学显著影响。一些研究表明,多语言能力的好处在当地劳动力市场中发挥的作用不同。参见 Chiswick, BR 和 Miller, PW (2016)。“双语能力对本土出生者有益吗?”,劳动经济研究所 (IZA) 讨论文件 9791 和 Robinson-Cimpian, J. (2014) 双语和单语西班牙裔劳动力市场差异。收录于 R. Callahan 和 P. Gándara (Eds.)。双语优势:语言素养和美国劳动力市场,(第 1-27 页),英国布里斯托尔:多语言事务。
我的目标是构建可以帮助实现现实任务的人的交互式AI系统,例如使机器人能够根据语言教学“洗衣服”执行家庭任务,或者允许数字助手通过与他们交谈来帮助盲目的视觉挑战。为了构建类似的系统,我进行了跨学科研究,该研究涵盖了计算机视觉,自然语言处理和机器人技术的交集。我的研究重点是基础:将语言与感知(主要是视觉)和动作联系起来,使机器能够理解物理世界的语义。通过整合这些不同学科的见解,我试图促进可以看到,交谈和采取行动的AI代理的发展,从而为解决社会需求并推动AI能力界限的解决方案做出了贡献。视觉是人类智力最重要的方式之一。为了弥合视觉和语言之间的差距,我开发了视觉上的交互式系统,这些系统可以与人类有关图像的连续沟通[1,2,3]。训练这些系统的主要瓶颈是缩放视觉接地的对话数据的困难。为了应对这一挑战,我引入了一种新方法,该方法会自动生成有关从网络获得数百万张图像的合成对话数据。通过利用综合数据来训练视觉接地的对话系统,我发现它们在与人交谈时会对图像产生准确而强大的响应。我已经将基于图像的系统扩展到基于视频的交互式系统[4]。我们提出了一种方法,以有效地融合以语言为基础的时间和空间信息,考虑到视频数据的独特属性。幼儿不仅通过感知来了解物理世界的语义,而且还通过与环境互动来操纵他们的感知[5]。这种观点帮助我将视觉扎根的系统扩展到体现的AI系统[6,7,8],这些系统通过与人类的语言互动执行现实世界任务。我的工作专注于语言引导的机器人操纵,在该机器人手臂上应根据人类用户的自然语言指导来操纵对象。我研究了一种新的方案,其中初始指令在不提及目标对象的情况下模棱两可。体现的系统应通过查看和与用户对话来消除目标对象。我的工作成功 - 完全与人类互动以最小的互动来执行真实的任务。
语言学中的经济概念具有多种不同的价值和含义,可以从许多不同的角度进行考虑和研究。为了确定其多种解读,对经济一词进行了词汇和词源学定义,从整体上看,它揭示了一种积极的解释:经济意味着收益、节俭、负担减轻、节省;它被定义为管理好一所房子的规则,源于希腊语 oikÚs,意为“房子”,以及 nomÚs,来自 Èmein,意为“交付、分配”。这种关于管理好一所房子的资源的概念可以从社会层面隐喻性地转移到语言层面;在这个意义上,语言作为一个整体表现出一种适当的平衡,这是由所有内部和外部力量的正确分配而产生的,这些力量是习俗、语言变化、与不同现实的接触和其他各种因素不断引入的,从而导致改变和不规则,损害了交流。因此,语言的经济性对整个系统具有强大的控制功能,它以尽可能少的能量成本来实现。经济性的概念是所有生物体共有的趋势,可以称为最小努力原则,即倾向于用最少的努力来实现最大的结果,这样就不会浪费任何东西。除了是生物学原理外,这一原则也适用于语言行为,是语言进化的核心。在现代,安德烈·马丁内特(André Martinet)对经济性原则进行了研究和分析,并在音系学和句法学中测试了其多种应用,从而首次给出了一致的定义。
本文是我论文“优化中的建模语言:编程的新范式” [21] 25年前发表的。它揭示了我为什么需要新的编程语言范式的想法。In the meantime a lot has happened: The paradigm of constraint programming has been established, new “packages” in mathemati- cal modeling in modern programming languages, as Python, Julia, C++, a.o., have popped up recently, several commercial modeling systems are on the market, such as AIMMS, MOSEL, HEXALY, and several algebraic modeling languages, as AMPL, GAMS, LINGO, etc.已扩展。我用自己的建模语言(即LPL)做出了贡献。在我作为研究人员的职业生涯开始时,我实施了LPL(线性编程语言)作为制定几种较大LP(线性程序)的工具,我们在弗里博格大学信息学系的各种现实生活项目中使用了这些工具。很快我发现这种语言符号可以用于许多其他不同的应用程序。我在语言中添加并删除了许多功能,始终在任务中找出什么是制定和建模具体问题作为数学模型的“最简单,最短,最可读,高效)的方法。它已成为许多严重且不那么严重的应用和模型的主要操场和研究对象。寻求找到我想到的建模语言到现在还没有结束的。本文收集了我作为老师,研究人员和领事的实际问题所提出的一些想法和要求,我认为这是基本的。它可能会刺激具有正式语言设计能力更多的人,而不是我挑选这些想法并做得比到目前为止更好。尽管本文描述性而不是正式,但我坚信这些想法值得写下。未来将表明它们是否落在富有成果的土壤上。
根据疾病预防控制中心(CDC)的说法,“糖尿病是一种慢性健康状况,会影响您的人体将食物变成能量的方式”。美国有3700万成年人患有糖尿病,这是美国第七大死亡原因。伴有影响如此大部分人群的糖尿病,言语病理学家需要了解血糖如何影响各种各样的个体的言语和语言?本文献综述探讨了母亲糖尿病母亲出生的婴儿生命后期语言发展的影响。糖尿病对成人处理语言能力的影响也将得到确定。将探讨言语病理学家在糖尿病患者护理中的作用,并将为学习者提供有关如何最好地为糖尿病患者提供护理的信息。言语病理学家在用表现力和接受语言的整个生命周期影响其糖尿病影响的客户中起着至关重要的作用。
量子计算最常见的形式化是电路模型,这是一种表示二维希尔伯特空间中酉矩阵的图解语言,有关简介请参阅 [20]。量子过程的验证需要量子电路的健全完备的方程理论,即通过生成器和关系对酉矩阵的完整表示。这是一个众所周知的难题。通过放宽酉性条件并允许所有线性映射,人们发现了至少三种不同的完整方程理论。ZX 演算在 [4] 中被引入,并被设计为范畴量子力学程序的一部分。它依赖于两个互补可观测量之间的相互作用。ZX 演算已被证明是一种推理量子过程的良好语言 [7, 11]。然而,寻找一套使其完整的规则已经开放很长时间,部分解决方案 [15] 涉及二级图形语言:ZW 演算 [12,5]。该演算建立在两个三部分纠缠类(GHZ 和 W 状态)之上,揭示了新的结构。后来又引入了另一种完整的图形语言,即 ZH 演算 [1],其灵感来自超图状态。与量子电路相比,这三种语言有一个重要的优势。流程和矩阵不仅仅用图表示,还要用图表示(因此称为图形语言)。同构图表示相同的量子演化。这一特性嵌入在“只有拓扑重要”范式中。这是一个微妙的特征:通常的图形语言(如量子电路)从给定的一组原语(通常是量子门)开始,输入和输出的概念对于这些原语来说很重要。当仅拓扑重要时,人们可以很容易地将输入切换到输出,反之亦然。
• 言语发音,包括发音、运动计划和执行、音系学和口音矫正 • 流畅性和流畅性障碍 • 声音和共鸣,包括呼吸和发声 • 接受性语言和表达性语言,包括音系学、形态学、句法学、语义学、语用学(语言使用和交流的社会方面)、语言前交流(如手势、符号、肢体语言)以及说、听、读、写的能力 • 听力,包括对言语和语言的影响 • 吞咽/喂食,包括(a)颌面肌的结构和功能和(b)口腔、咽喉、肺、食道、胃肠道和生命周期内的相关功能 • 沟通的认知方面,包括注意力、记忆力、排序、解决问题和执行功能 • 沟通的社会方面,包括挑战性行为、无效的社交技能和缺乏沟通机会 • 辅助和替代沟通方式
关于人类语言的基本问题之一是所有语言是否同样复杂。在这里,我们从信息理论的角度解决了这个问题。我们通过训练6500多个不同文档的语言模型对书面语言进行了大规模的定量跨语言分析,如41个多语言文本集合所示,其中包括约35亿个单词或约90亿个字符,涵盖2069种不同语言的语言,这些语言被用作本地语言的90%以上的本地语言。我们从统计学上推断每个语言模型的熵作为我们称为平均预测复杂性的索引。我们比较了整个语料库的复杂性排名,并表明一种比一种语料库中另一种语言更复杂的语言在另一个语料库中也往往更为复杂。此外,我们表明说话者人口大小可以预测熵。我们认为,从信息理论的角度来看,这两种结果均构成反对等高复杂性假设的证据。
Symons和Samantha Smrekar Thompson此手稿是在18个月(2021-2022)中准备的,其中涉及对已发表的研究证据的广泛综述。审查的目的是为父母,老师和言语病理学家提供有关DLD文献的摘要。每个部分的参考已被删除,以便于阅读和消费。可以根据Carl Parsons博士(carl.parsons@shine.org.au)的要求获得参考。该文档的准备是由阳光基金会和Shine的Andrew Dean Fildes Foundation(Shine Programs)赠款资助的。在Shine网站上,该文档的缩短版本是DLD的Fact Sheet的“标题”。这些事实表仅提供每个区域的摘要。省略了解释性文本。原始文档也位于Shine网站上www.shine.org.au