尽管对抽象中的英语句子进行了广泛的研究，但是通过自动度量标准与金图相比，它与金图类进行了比较，但是统一图表表示的全文解析缺乏定义明确的表示和评估。利用以前的工作中的超级信托级别注释，我们介绍了一种用于导出统一图形表示的简单算法，避免了从合并不合并和缺乏连贯性信息丢失的陷阱。接下来，我们描述了对Swatch度量标准的改进，使其易于进行比较文档级图形，并使用它重新评估最佳已发布的文档级AMR解析器。我们还提出了一种与COREREFER解决系统的顶部组合的管道方法，为未来的研究提供了强大的基线。
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COVID-19导致与不同的SARS-COV-2变体相关的多种感染波。研究报告了这些变体对患者呼吸健康的影响不同。我们探索从COVID-19受试者收集的声学信号是否显示出可区分的声学模式，这表明有可能预测潜在的病毒变体。我们分析了从三个主题库中收集的COSWARA数据集，即i）健康，ii）在三角洲变体占主导地位期间记录的covid-199受试者，以及III）来自Omicron Expear中记录的COVID-19的数据。我们的发现表明，咳嗽，呼吸和语音等多种声音类别表明，在将COVID-19与Omicron和Delta变体进行比较时，声音特征差异很大。在曲线下，分类区域大大超过了被Omicron感染的受试者与三角洲感染者的机会。使用来自多个声音类别的得分融合，我们在95％的特异性下获得了89％和52.4％的敏感性的区域。此外，使用分层三类方法将声学数据分类为健康和共同-19阳性，并将进一步的COVID受试者分为三角洲和Omicron变体，从而提供了高水平的3类分类精度。这些结果提出了设计基于声音的COVID-19诊断方法的新方法。
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COVID-19大流行已经加快了关于替代，快速有效的Covid-19诊断方法设计的研究。在本文中，我们描述了Coswara工具，这是一个网站应用程序，旨在通过分析呼吸声样本和健康症状来启用COVID-19检测。使用此服务的用户可以使用连接到Internet的任何设备登录到网站，提供当前的健康症状信息，并记录很少有对应于呼吸，咳嗽和语音的声音。在分析此信息上的一分钟内，网站工具将向用户输出COVID-19概率分数。随着COVID-19的大流行继续要求进行大规模和可扩展的人口水平测试，我们假设所提出的工具为此提供了潜在的解决方案。
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