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听觉和语言的解剖学和生理学
• 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
大脑信号可以揭示与人类语言的内部对齐吗？
大脑信号（例如脑电图（EEG））和人类语言已被广泛探讨了许多下游任务，但是，它们之间的联系并未得到很好的探索。在这项研究中，我们探讨了脑电图和语言之间的关系和依赖性。要在表示水平上研究，我们引入了MTAM，MTAM是一个最终的transformer a strignment m odel，以观察两种方式之间的协调表示。我们使用各种关系对齐的寻求对准技术，例如规范相关性分析和浪费stein距离，作为转化特征的损失函数。在下游应用程序，情感分析和关系检测上，我们在两个数据集中获得了新的最新结果，即Zuco和K-Emocon。我们的方法在K-Emocon上的F1得分提高了1.7％，对Zuco数据集的F1得分提高了9.3％，以进行分析，而Zuco的FON得分为7.4％。此外，我们还提供了性能改进的插入：（1）特征分布显示了对齐模块发现和编码脑电图与语言之间关系的有效性； （2）对齐权重显示不同语言语义和脑电图频率特征的影响； （3）大脑地形图提供了大脑区域连通性的直观演示。我们的代码可在https://github.com/ jason-qiu/eeg_language_alignment上找到。
语言的神经网络模型甚至更深的问题
https://www.cambridge.org/journals/behavia-balam-lefs-lep.a8a8a8a8a.8a8a.8a8a8aa8a8a8a8a8c8https://www.cambridge.org/journals/behavia-balam-lefs-lep.a8a8a8a8a.8a8a.8a8a8aa8a8a8a8a8c8
语言的遗产：我们说什么，当我们谈论基因组学
我们“谈论”遗传学的方式在公众观众对此时是否感到轻松时起着至关重要的作用。我们的研究探讨了“我们所说的”和“人们听到的”在向社区群体提供有关基因组学数据集缺失的社区群体时是否有任何区别。，我们与100名英国公众成员进行了16个焦点小组，他们对基因组学有限的熟悉，并自我认同为与黑人非洲，黑人加勒比海和巴基斯坦血统以及来自各种祖先遗产的人的社区，这些遗产来自违法的社会经济背景。向参与者介绍了解释基因组学及其对这些的反应的口语消息。的结果表明，通过其潜在的利益构成基因组学的开始对话受到了愤世嫉俗和怀疑。派遣者认为历史和当前不公正是私人公司和政府的不信任的原因。取而代之的是，在介绍有关科学的任何细节之前，更有生产力的对话使某些人有疑问和有效的问题。要使基因组数据集多样化，我们需要在语言上与他们所处的公众受众相遇。我们的研究表明，研究人员和临床医生使用的基因组学每天都有与可能预期的不同。我们可能会无意间进一步揭开多样性计划旨在达到的观众。
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。这篇共识论文从具身理论与非模态理论的原始竞争出发，探讨了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，再到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
教室中数学语言的定量研究
这项研究提供了对美国教室中数学语言使用的首次大规模定量探索。我们的方法采用了自然语言处理技术来描述在三年内有317个教室的教师和学生在1,657个四年级和五年级的数学语言中使用数学语言的变化。学生对数学语言的接触在教训和教师之间有很大的不同。老师使用更多数学语言的学生更有可能自己使用它，并且在标准化测试中表现更好。这些发现表明，教师在学生的数学语言使用中起着重要的作用。
对书面语言的大量定量分析...
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。
糖尿病对语音和语言的影响...
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。
社交情感和语言的快乐音乐...
i nvite：为父母提供歌曲，故事或视频的链接。例如专辑歌曲流平台或YouTube上的T hree Kind Mice视频视频，或将书籍的副本发送给他们。要求他们邀请他们的孩子听/观看/阅读歌曲/故事/视频。要求孩子们想象与故事中的老鼠相同的情况会是什么样。
生态多样性方法改善了在STEM中短暂构造反应中学生语言的定量检查
我们在新颖地应用了既定的生态方法，以量化和比较简短的学生文本语料库中的语言多样性。构造的响应（CRS）是一种常见的评估形式，但由于文本长度限制而引起的传统词汇多样性方法很难评估。在本文中，我们检查了生态多样性度量和秩序技术的实用性，以通过与传统文本分析方法并行应用这些方法来量化短文中的差异，以列为先前研究的大学生CRS的语料库。CR是在两个时间点（定时），三种类型的高级机构（类型）以及三个级别的学生理解（思维）中收集的。使用以前的工作，我们能够预测，我们将根据思维观察到最大的差异，然后是时间安排，并且没有指望基于类型的差异，从而使我们能够测试这些方法对语料库进行分类检查的实用性。我们发现，将CRS相互比较的生态多样性指标（Whittaker的Beta，物种离职率和Bray -Curtis差异）是有益的，并且与我们在类别和其他文本分析方法中的差异和其他文本分析方法的差异非常相关。其他生态措施，包括香农和辛普森的多样性，衡量单个CR中语言的多样性。另外，通过将复杂的单词频率矩阵减少到二维图，定制提供了语料库的有意义的视觉表示。使用顺序图，我们能够观察CR语料库中的模式，以进一步支持我们对数据集的预测。这项工作为衡量短文中语言多样性的新方法建立了可用于检查学生语言差异以及可能与分类数据的关联的差异。