XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语言的
词语是人类语言的量子吗？扩展量子认知领域
摘要：在之前的研究中，我们表明“讲述故事的文本”表现出的统计结构不是麦克斯韦-玻尔兹曼结构，而是玻色-爱因斯坦结构。我们的解释是，这是由于人类语言中存在“不可区分性”，因为故事不同部分的相同单词彼此之间无法区分，这与量子力学中出现的“不可区分性”非常相似，也导致了玻色-爱因斯坦而不是麦克斯韦-玻尔兹曼作为统计结构的存在。在本文中，我们着手解释人类语言中的这种玻色-爱因斯坦统计数据。我们表明，正是“讲述故事的文本”中存在的“意义”导致了玻色-爱因斯坦缺乏独立性，并提供了确凿的证据，证明“单词可以被视为人类语言的量子”，结构类似于“光子是电磁辐射的量子”。利用我们布鲁塞尔研究小组对纠缠的几项研究，我们还通过引入人类语言的冯·诺依曼熵表明，文本中“含义”的存在也使得整个文本的熵小于组成文本的单词的熵。我们解释了本文中的新见解如何适应称为“量子认知”的研究领域，其中量子概率模型和量子向量空间用于人类认知，并且也与量子结构在信息检索和自然语言处理中的使用相关，以及它们如何在那里引入“量化”和“玻色-爱因斯坦统计”作为相关的量子效应。受量子力学概念性解释的启发，并依靠新见解，我们提出了关于物理现实本质的假设。在此过程中，我们注意到这种新型的熵减少及其解释可能对量子热力学的发展很重要。我们同样注意到，它也可以对地球表面的物理现实本质产生原始的解释性图景，其中人类文化作为生命的延续而出现。
语言的神经结构：综合建模集中于预测处理
最近，感知的神经科学被一种综合建模方法彻底改变了，其中计算、大脑功能和行为通过许多数据集和许多计算模型联系在一起。通过揭示跨模型的趋势，这种方法为目标领域的认知和神经机制提供了新的见解。我们在这里介绍了一项系统性研究，将这种方法应用于更高层次的认知：人类语言处理，这是我们物种的标志性认知技能。我们发现，最强大的“Transformer”模型可以预测神经对句子反应的几乎 100% 的可解释方差，并且可以推广到不同的数据集和成像方式（功能性 MRI 和皮层脑电图）。模型的神经拟合（“大脑分数”）和行为反应拟合都与下一个词预测任务（但不是其他语言任务）的模型准确率密切相关。模型架构似乎对神经拟合有很大贡献。这些结果提供了计算明确的证据，表明预测处理从根本上塑造了人类大脑的语言理解机制。
带测量的量子电路描述语言的具体分类模型
在量子计算中，人们考虑一种特殊的存储器，其中数据以受量子力学定律支配的物体状态进行编码。量子数据的基本单位是量子比特，一般来说，量子存储器由可单独寻址的量子比特组成。根据不可克隆定理 [ 23 ]，量子比特是不可复制的对象。量子存储器的状态可以用复希尔伯特空间中的单位向量表示。量子比特的基本运算包括状态空间上的幺正运算（称为量子门）和测量，它们是返回经典布尔值的概率运算。量子计算的常用模型是量子电路的概念。量子电路由量子门和线组成。一条线代表一个量子比特，每个门连接到一条或多条线，是作用于相应量子比特的幺正运算。在该模型中，计算包括分配一个量子寄存器、应用一个电路（即按顺序的门列表），然后进行测量以返回经典数据。
近期量子自然语言的基础...
我们为近期量子自然语言处理（QNLP）提供概念和数学基础，并以量子计算机科学家友好的术语进行。我们选择了说明性演示方式，并提供了支持经验证据和有关数学一般性的正式陈述的参考。我们回想起我们采用的自然语言的量子模型如何[42]规范结合语言含义与丰富的语言结构，最著名的是语法。尤其是，在量子系统的仿真下，它需要一个类似量子的模型来结合含义和结构，将QNLP建立为量子本性。更重要的是，现在领先的嘈杂的中间量子量子（NISQ）范式用于编码有关量子硬件，变异量子电路的经典数据，使NISQ非常友好地友好：语言结构可以用作免费的午餐，与昂贵的典型典型的类别编码相反，可以将语言结构编码为免费编码，该典型的典型的编码为格式编码。QNLP任务的量子加速已在先前的工作中建立[116]。在这里，我们提供了更广泛的任务，所有任务都具有相同的优势。图解推理是QNLP的核心。首先，量子模型通过分类量子力学的图形形式主义将语言解释为量子过程[38]。其次，这些图是通过ZX-Calculus翻译成量子电路的。含义的参数化成为要学习的电路变量：
媒体支持英语作为第二语言的教学和学习：消除刻板印象
第二语言学习者尤其是在英语中，鉴于他们在语言使用水平上以反对能力的方式运作的事实，需要进一步的语言支持。在第二语言的教学和学习中取得成功，例如英语，取决于许多语言和非语言因素，例如学习者的态度和语言技能，教师的创新和能力，有效的教学方法和材料，例如视觉，视听辅助工具和媒体辅助语言学习。这项研究是由传统教学方法固有的问题所激发的，传统教学方法是刻板印象，无聊的学生参与学习过程，这使知识转移成为一项艰巨的任务。这项研究代表了语言教学和学习的转变 - 从已知的传统向更具技术性的学习方式 - 让媒体发挥着重要作用的新技术。这项工作采用了定性方法，在评估媒体在学生教师方面的作用以及教师的角色，尤其是在自我发展和创新方面。发现媒体有助于语言学习，促进整体学习过程，并帮助教师超越他在诸如词汇（词汇）等领域的局限性，以指导学生对学生的指导。这使得学习持续的过程而不是产品。
引用：Straw I, Callison-Burch C (2020) 人工智能在心理健康和基于语言的模型中的偏见。PLoS ONE 15(12): e0240376。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240376
我们的心理和情感健康主要通过语言来传达，因此精神病专业人员历来依靠临床对话和患者叙述来评估心理健康。然而，人工智能 (AI) 的最新发展为该领域带来了新的见解，通过可以从更多样化的数据来源推断情感含义的技术 [1-3]。计算语言学和情感分析学科一直是这一过程的核心 [2-5]。在计算语言学中，“自然语言处理” (NLP) 是一种用于构建可解释原始人类语言数据的计算模型的技术 [2-5]。情感分析是人工智能的一个子集，用于测量、理解和响应人类情感的语言表达。NLP 和情感分析的结合使数据科学家能够构建可从书面文本中理解人类情感的模型 [3]。在医学方面，这些模型目前正被用于提供关于患者情绪和心理健康的丰富信息[6-11]。在过去几年中，NLP 模型已用于从临床记录中识别自杀意念、在线预测自杀风险，并在推特上挖掘精神病患者的自我披露[7，10-13]。这些模型既可用于个体患者护理，也可用于更广泛的公共卫生政策。人口层面的应用包括 NLP 算法，它可以有效地绘制美国各地的行为健康疾病图，并与疾病控制和预防中心 (CDC) 的公共卫生数据相关联[8]。在个人层面，研究人员已证明，他们能够通过在线数据高度准确地预测哪些母亲会患上产后抑郁症[9，14]。尽管这些技术备受青睐，但我们必须在现有医疗保健转型的大背景下考虑它们。数字健康与医学的融合正在给医疗领域带来快速变化，我们现在做出的决定将对未来的病患护理产生深远影响。目前，研究人员和开发人员在构建这些工具时假设现有医疗实践是“黄金标准”，尽管该领域长期存在歧视性实践、偏见和医疗错误[15-23]。例如，长达40年的塔斯基吉审判证明了医学领域种族主义研究的历史；20世纪的“歇斯底里”诊断积极伤害了患有器质性疾病的女性；对同性恋的病理化反映了医学学科长期存在的性别歧视[15、17、24]。医学史上充斥着基于身份的偏见性有害实践的例子，我们在今天的临床实践中仍然看到这种历史的影响。如果我们要创建不伤害弱势患者群体的模型，那么我们必须首先质疑这些模型建立的基础。正在进行的对医学中现存偏见的研究为此提供了理想的资源。当前的公共卫生研究表明，当女性和男性出现相同的医学症状时，女性的症状更有可能被解读为社会心理症状，从而导致治疗延误[15]。药理学研究表明，将少数群体排除在药物试验之外导致的干预措施并不能以相同的速度使所有患者受益[15,25-27]。此外，由于医学课程和诊断框架的偏见而导致的基于性别的误诊使女性面临更大的心脏事件不良后果风险[15,16]。
量子图形语言的秘诀
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。
量子图形语言的秘诀——DROPS
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，至少发现了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。这种特性嵌入在“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。
语言的经济原则
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。
有效计算普通语言的密度-LIX
摘要。如果长度m的分数m在某些固定的签名上，则称为浓密的语言l，如果m倾向于固定的签名。我们提出了一种算法，该算法在多项式时间内计算（f m）的（f m）的累积点数量，如果常规语言L由有限的确定性自动机给出，然后还可以效率地检查L是否密度。确定（f m）的最低认可点是否大于给定的有理数数字。如果常规语言由非确定性自动机给出，请检查L是否致密。我们将这些问题作为部分可观察到的马尔可夫链的收敛问题，并将其减少为结合有理数序列的问题。