基于聋人案例的空间隐喻语义认知计算

我们从心理语言学的角度,对空间隐喻进行相似性分类和计算,使用多维量表和聚类方法,以聋人为被试分别进行了两个实验。实验结果表明,聋人为实现空间隐喻理解的计算,使用了地形空间和语法空间的特征信息,同时受手语语言特点的影响,其空间隐喻的认知主题包括手势者自身参照系、参照物的相对坐标系、手势空间的饱和度、以手部或胸部为边界。同时表明由于两种空间的存在,聋人大脑对空间隐喻的理解存在着层次,并且在长期使用手语交流的过程中,其地形空间和语法空间相互作用,影响了聋人大脑空间隐喻的结构和表征,从而导致了独特的高效快速空间隐喻计算。
     

THUUyMorph:维吾尔语形态切分语料库

THUUyMorph (Tsinghua University Uyghur Morphology Segmentation Corpus)是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室构建的维吾尔语形态切分语料库。原始语料从2016年的天山网维文版http: //uy.ts.cn/下载,题材内容包含新闻、法律、财经、生活等。语料库构建步骤为: 爬虫、校对原始语料、分句、校对分句、人工和自动形态切分结合、人工标注语音和谐变化现象、人工校对形态切分和语音和谐变化现象。语料库包含10 596个文档、69 200个句子,词语类型为89 923个,分为词级和句子级两类标注,开源网址为http://thuuymorph.thunlp.org/。该研究不仅对维吾尔语语料库的建设具有参考意义,而且为维吾尔语自然语言处理的研究提供了有益的资源。     

论中国手语的分类词谓语

分类词谓语是手语中一种独特的语言现象。中国大陆学者对分类词谓语的研究刚开始涉足,尚未见到系统的研究报道。该文试图从语言学的角度对中国手语分类词谓语做了语义认知分析,首先结合Talmy的动态事件和代形词的分析,解释中国手语的分类词谓语现象,分析主体和背景的代形词如何形成以达到手语同时性和序列性要求,并由此确定主体代形词和背景代形词通常是由非运动的手形组成;另一方面也说明中国手语与汉语的相互影响,对“动作”和“位于”这两类的手语代形词做了较为详细的描述及分类。     

基于音系学模型的手语理解

该文试图模拟人脑处理手势信号的过程,设计了一个混合的深层神经网络模型来解决基于音系学模型的手语理解问题,即手语音韵信息到文本转换的问题。为此该文首先综合了手语语言学里同时性和序列性这两个观点的长处,提出了一个手语音系学的改进模型,并针对难点设计了基于音系学模型的手语理解算法。直接从语言学的音韵特征推断手语文本,相比从视觉特征推断出手语文本是一个很大的飞跃。实验验证了该认知计算技术的有效性,为实现类人智能奠定了技术基础。     

维吾尔语形态分析研究综述

维吾尔语具有形态丰富性、黏着性和数据稀疏性等特点,处理技术和英汉等热门语言有着较大差距并且未能满足新疆地区发展需求。形态分析是自然语言处理的重要组成部分,研究维吾尔语形态分析对于推动维吾尔语信息处理技术发展有着重要意义。简述了维吾尔语语法,描述了维吾尔语自然语言处理、形态分析及其相关基本资源研究现状,将常见方法分为基于规则、基于词典、基于统计、基于深度学习和基于混合5大类并分析了各种方法的优劣,介绍了维吾尔语形态分析后续研究,借鉴了先进的词法分析方法,总结了维吾尔语形态分析面临的挑战和机遇,并对其未来发展趋势进行展望。     

基于自监督特征提取的骨骼X线影像异常检测方法

为探索自监督特征提取方法在骨骼X线影像异常检测方面的可行性,提出了基于自监督特征提取的骨骼X线影像异常检测方法。将自监督学习框架与ViT(Vision Transformer)模型结合用于骨骼异常检测的特征提取,并通过线性分类器进行异常检测分类,在特征提取阶段可有效避免有监督模型对大规模有标注数据的依赖性。在公开的骨骼X线影像数据集上进行实验,采用准确率分别评估预训练的卷积神经网络（CNN）和自监督特征提取的骨骼异常检测模型。实验结果表明,自监督特征提取模型相较于一般的CNN模型效果更优,在7个部位分类结果与有监督的CNN模型ResNet50相差无几,但在肘部、手指、肱骨的异常检测中准确率均取得了最优值,平均准确率提升了5.37个百分点。所提方法易于实现,可以作为放射科医生初步诊断的可视化辅助工具。     

融合剪枝和多语微调的黏着语命名实体识别

以维吾尔语为代表的少数民族语言具有黏着性和资源匮乏等特点，为其命名实体识别任务带来了巨大挑战。与此同时，多语言模型存在参数规模和词表大、推理速度慢等问题。为此，通过对CINO进行重新剪枝，提出针对低资源黏着语命名实体识别的CINO新版本：CINO-Agglu。为了探讨最佳微调策略，缓解低资源问题，对维吾尔语、哈萨克语、柯尔克孜语、乌兹别克语、塔塔尔语等五种黏着语分别进行单语言和多语言微调。实验结果表明，CINO-Agglu相较于剪枝前，模型大小、参数量、词表大小、推理时间分别减少45%、44%、92%、38%，并且在五种语言上的平均F1值为85.9%，超过了所有基线模型。加入适当规模的同语族数据有利于提升微调效果。     

维吾尔语形态复杂词汇的神经表征和处理机制研究——以心理语言学研究结论为证据

通过心理语言学的词汇判断实验范式来研究维吾尔语屈折词和派生词在大脑心理词典中的表征及存储形式。实验一是维吾尔语屈折词的表征及加工研究,实验二是维吾尔语派生词的表征及加工研究。实验一的行为实验结果揭示人脑加工维吾尔语屈折词时需要对它进行形态分析。实验二的行为数据却显示派生词和单语素词的加工过程是相同的。本文实验结果显示维吾尔语派生词、屈折词的加工形式是彼此独立和不同的过程,维吾尔语屈折词是分解加工,而派生词进行整体加工。     

中国手语信息处理述评

为了能够有效地对中国手语进行信息处理,需要针对中国手语的特性提出相应的信息处理方案。该文根据国内外的研究进展情况,从基于规则和基于语料库的角度,讨论了中国手语信息处理过程中遇到的有关问题,并提出可借鉴的中国手语信息处理技术,同时从中国手语自身的词法、句法出发,参考国外手语语言学的最新研究成果,讨论了中国手语信息处理中有关信息表征、理解、生成等问题。最后指出未来手语的信息处理将会更多地建立在跨学科、多模式的基础之上 ,该项研究将有力地促进信息无障碍技术的发展。