人格检测是心理学和自动人格预测（或感知）（APP）的一个古老话题，是对不同类型的人类生成/交换内容（例如文本，语音，图像，视频，视频）对个性的自动化（计算）预测。这项研究的主要目的是自2010年以来对应用程序的自然语言处理方法进行浅（总体）审查。随着深度学习的出现并遵循NLP的转移学习和预先培训的模型，应用程序研究领域已经成为一个热门话题，因此在这篇评论中，方法分为三个；预先训练的独立，预训练的基于模型的多模式方法。此外，为了获得全面的比较，数据集为报告的结果提供了信息。

Building an accurate model of travel behaviour based on individuals' characteristics and built environment attributes is of importance for policy-making and transportation planning. Recent experiments with big data and Machine Learning (ML) algorithms toward a better travel behaviour analysis have mainly overlooked socially disadvantaged groups. Accordingly, in this study, we explore the travel behaviour responses of low-income individuals to transit investments in the Greater Toronto and Hamilton Area, Canada, using statistical and ML models. We first investigate how the model choice affects the prediction of transit use by the low-income group. This step includes comparing the predictive performance of traditional and ML algorithms and then evaluating a transit investment policy by contrasting the predicted activities and the spatial distribution of transit trips generated by vulnerable households after improving accessibility. We also empirically investigate the proposed transit investment by each algorithm and compare it with the city of Brampton's future transportation plan. While, unsurprisingly, the ML algorithms outperform classical models, there are still doubts about using them due to interpretability concerns. Hence, we adopt recent local and global model-agnostic interpretation tools to interpret how the model arrives at its predictions. Our findings reveal the great potential of ML algorithms for enhanced travel behaviour predictions for low-income strata without considerably sacrificing interpretability.

众所周知，庞大的文本数据始终是培训深层模型（例如基于变压器）的关键需求。这个问题正在以较低的资源语言（例如Farsi）出现。我们提出了Naab，这是Farsi中最大的清洁和现成的开源文本语料库。它包含约130GB的数据，2.5亿段和150亿个单词。项目名称源自Farsi Word Naab K，这意味着纯净和高级。我们还提供了名为Naab-Raw的语料库的原始版本，以及易于使用的预处理器，可以由想要制作定制语料库的人使用。

众所周知，图形神经网络（GNN）的成功高度依赖于丰富的人类通知数据，这在实践中努力获得，并且并非总是可用的。当只有少数标记的节点可用时，如何开发高效的GNN仍在研究。尽管已证明自我训练对于半监督学习具有强大的功能，但其在图形结构数据上的应用可能会失败，因为（1）不利用较大的接收场来捕获远程节点相互作用，这加剧了传播功能的难度 - 标记节点到未标记节点的标签模式； （2）有限的标记数据使得在不同节点类别中学习良好的分离决策边界而不明确捕获基本的语义结构，这是一项挑战。为了解决捕获信息丰富的结构和语义知识的挑战，我们提出了一个新的图数据增强框架，AGST（增强图自训练），该框架由两个新的（即结构和语义）增强模块构建。 GST骨干。在这项工作中，我们研究了这个新颖的框架是否可以学习具有极有限标记节点的有效图预测模型。在有限标记节点数据的不同情况下，我们对半监督节点分类进行全面评估。实验结果证明了新的数据增强框架对节点分类的独特贡献，几乎没有标记的数据。

控制语言模型生成的文本并自定义内容一直是一个长期的挑战。追求提供控制的现有提示技术是特定于任务的，缺乏普遍性。这为非专家用户提供了压倒性的选择，可以找到适合其任务的方法。与这些技术相关的努力，例如在写作示例，解释，说明等。进一步限制了它们在非专家用户中的采用。在本文中，我们提出了一个简单的提示策略，可以帮助我思考我们在哪里鼓励GPT3通过提出一组相关问题并利用用户答案执行任务来帮助非专家用户。我们证明了我们的技术的功效，可以帮助我考虑各种任务。具体来说，我们专注于对普通人类很难的任务，需要进行重大思维才能执行。我们希望我们的工作将鼓励发展非常规的方式来利用大语模型的力量。

分销语义提供了研究形态学语义的新方法。这项研究的重点是名词奇异人的语义及其在英语中的复数变种变体。我们的目标是比较两个模型的多元化概念化。一个模型（FRACSS）提出，在预测来自单数语义的复数语义时，应考虑所有奇异对。另一个模型（CCA）认为，多元化的概念化主要取决于基本单词的语义类别。我们根据大量的美国英语语音与两个模型预测的语义矢量相一致的大量语料库中复数代币的语音信号的方式进行比较。采用了两项措施：表单与义映射的性能以及形式距离和含义距离之间的相关性。结果收敛于CCA的优质比对。我们的结果表明，基于用法的多元化方法，其中给定单词自己的语义社区的优先级优于理论，根据该理论，多元化被概念化为基于高级抽象的过程。我们看到，经常被认为是一个高度抽象的概念，[+复数]可以通过中级部分概括的家庭更好地捕获。

当前的计算模型捕获单词的含义主要取决于文本语料库。尽管这些方法在过去几十年中取得了成功，但它们在现实世界中缺乏基础仍然是一个持续的问题。在本文中，我们专注于单词嵌入的视觉接地，并针对两个重要问题。首先，在视觉接地过程中，语言如何从视觉中受益？其次，视觉接地和抽象概念之间是否存在联系？我们通过提出一种简单而有效的方法来调查这些问题，在该方法中，语言在具体和抽象词的建模方面特别受益于视觉。我们的模型将单词嵌入与其相应的视觉表示形式对齐，而不会降低文本分布信息所捕获的知识。我们将模型应用于G \“ Unther等人（2020）报告的行为实验，该实验解决了抽象单词的视觉心理表示的合理性。我们的评估结果表明：（1）可以预测人类行为（2）与文本对应物相比，我们的接地嵌入方式在很大程度上更好地模型。（3）抽象的概念通过其与具体概念的连接而不是具有相应的视觉表现方式，从而从视觉接地中受益。

我们介绍了Godel（接地开放对话语言模型），这是对话框的大型预训练的语言模型。与诸如Dialogpt之类的早期模型相比，Godel利用了一个新的扎根预训练阶段，旨在更好地支持将Godel适应广泛的下游对话框任务，这些任务需要当前对话外部的信息（例如，数据库或文档）到产生良好的回应。针对一系列基准测试的实验，这些基准涵盖了面向任务的对话框，对话质量质量检查和接地的开放式对话框，表明Godel在几次以上的微调设置中优于最先进的预训练的对话模型，就人类和自动评估。我们评估方法的一个新颖特征是引入了一个效用概念，该概念除了其交流特征（内在评估）外，还评估了响应的有用性（外部评估）。我们表明，外部评估提供了改进的通道间一致性和与自动指标的相关性。代码和数据处理脚本公开可用。

语言基础与视觉是一个积极的研究领域，旨在通过利用视觉感知知识来丰富基于文本的单词含义的表示。尽管进行了多次接地尝试，但仍不清楚如何以一种保持文本和视觉知识的适当平衡的方式将视觉知识注入语言嵌入一词。一些普遍的问题是以下内容。视觉基础对抽象单词有益吗？还是仅限于具体单词的贡献？弥合文本和视觉之间差距的最佳方法是什么？通过视觉接地的文本嵌入，我们可以获得多少收益？本研究通过提出一种简单但非常有效的基础方法来解决这些问题，以预先训练的单词嵌入。我们的模型将文本嵌入与视觉保持一致，同时在很大程度上保留了在文本语料库中使用单词使用的分布统计数据。通过应用学习的对齐方式，我们能够生成视觉接地的嵌入，用于看不见的单词，包括抽象单词。一系列对单词相似性基准的评估表明，视觉接地不仅对具体单词有益，而且对抽象单词也有益。我们还表明，我们的视觉接地方法为上下文化的嵌入提供了优势，但只有在对相对尺寸相对较小的语料库进行培训时，我们才能提供优势。可以在https://github.com/hazel1994/visaly_grounded_word_word_embeddings_2上获得英语的代码和接地嵌入。

在本文中，我们为Pavlovian信号传达的多方面的研究 - 一个过程中学到的一个过程，一个代理商通过另一个代理商通知决策的时间扩展预测。信令紧密连接到时间和时间。在生成和接收信号的服务中，已知人类和其他动物代表时间，确定自过去事件以来的时间，预测到未来刺激的时间，并且都识别和生成展开时间的模式。我们调查通过引入部分可观察到的决策域来对学习代理之间的影响和信令在我们称之为霜冻空心的情况下如何影响学习代理之间的影响和信令。在该域中，预测学习代理和加强学习代理被耦合到两部分决策系统，该系统可以在避免时间条件危险时获取稀疏奖励。我们评估了两个域变型：机器代理在七态线性步行中交互，以及虚拟现实环境中的人机交互。我们的结果展示了帕夫洛维亚信号传导的学习速度，对药剂 - 代理协调具有不同时间表示（并且不）的影响，以及颞次锯齿对药剂和人毒剂相互作用的影响方式不同。作为主要贡献，我们将Pavlovian信号传导为固定信号范例与两个代理之间完全自适应通信学习之间的天然桥梁。我们进一步展示了如何从固定的信令过程计算地构建该自适应信令处理，其特征在于，通过快速的连续预测学习和对接收信号的性质的最小限制。因此，我们的结果表明了加固学习代理之间的沟通学习的可行建设者的途径。