通用形态（UNIMORPH）项目是一项合作的努力，可为数百种世界语言实例化覆盖范围的标准化形态拐角。该项目包括两个主要的推力：一种无独立的特征架构，用于丰富的形态注释，并以各种语言意识到该模式的各种语言的带注释数据的类型级别资源。本文介绍了过去几年对几个方面的扩张和改进（自McCarthy等人（2020年）以来）。众多语言学家的合作努力增加了67种新语言，其中包括30种濒危语言。我们已经对提取管道进行了一些改进，以解决一些问题，例如缺少性别和马克龙信息。我们还修改了模式，使用了形态学现象所需的层次结构，例如多肢体协议和案例堆叠，同时添加了一些缺失的形态特征，以使模式更具包容性。鉴于上一个UniMorph版本，我们还通过16种语言的词素分割增强了数据库。最后，这个新版本通过通过代表来自metphynet的派生过程的实例丰富数据和注释模式来推动将衍生物形态纳入UniMorph中。
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Transfer operators offer linear representations and global, physically meaningful features of nonlinear dynamical systems. Discovering transfer operators, such as the Koopman operator, require careful crafted dictionaries of observables, acting on states of the dynamical system. This is ad hoc and requires the full dataset for evaluation. In this paper, we offer an optimization scheme to allow joint learning of the observables and Koopman operator with online data. Our results show we are able to reconstruct the evolution and represent the global features of complex dynamical systems.
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Summarizing novel chapters is a difficult task due to the input length and the fact that sentences that appear in the desired summaries draw content from multiple places throughout the chapter. We present a pipelined extractive-abstractive approach where the extractive step filters the content that is passed to the abstractive component. Extremely lengthy input also results in a highly skewed dataset towards negative instances for extractive summarization; we thus adopt a margin ranking loss for extraction to encourage separation between positive and negative examples. Our extraction component operates at the constituent level; our approach to this problem enriches the text with spinal tree information which provides syntactic context (in the form of constituents) to the extraction model. We show an improvement of 3.71 Rouge-1 points over best results reported in prior work on an existing novel chapter dataset.
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2022-11-07
Current technological advances open up new opportunities for bringing human-machine interaction to a new level of human-centered cooperation. In this context, a key issue is the semantic understanding of the environment in order to enable mobile robots more complex interactions and a facilitated communication with humans. Prerequisites are the vision-based registration of semantic objects and humans, where the latter are further analyzed for potential interaction partners. Despite significant research achievements, the reliable and fast registration of semantic information still remains a challenging task for mobile robots in real-world scenarios. In this paper, we present a vision-based system for mobile assistive robots to enable a semantic-aware environment perception without additional a-priori knowledge. We deploy our system on a mobile humanoid robot that enables us to test our methods in real-world applications.
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本文通过将影响建模的任务视为强化学习（RL）过程，引入了范式转变。根据拟议的范式，RL代理通过尝试通过其环境（即背景）来最大化一组奖励（即行为和情感模式）来学习政策（即情感互动）。我们的假设是，RL是交织的有效范式影响引起和与行为和情感示威的表现。重要的是，我们对达马西奥的躯体标记假设的第二个假设建设是，情绪可以成为决策的促进者。我们通过训练Go-Blend Agents来对人类的唤醒和行为进行模型来检验赛车游戏中的假设； Go-Blend是Go-explore算法的修改版本，该版本最近在硬探索任务中展示了最高性能。我们首先改变了基于唤醒的奖励功能，并观察可以根据指定的奖励有效地显示情感和行为模式调色板的代理。然后，我们使用基于唤醒的状态选择机制来偏向Go-Blend探索的策略。我们的发现表明，Go-Blend不仅是有效的影响建模范式，而且更重要的是，情感驱动的RL改善了探索并产生更高的性能剂，从而验证了Damasio在游戏领域中的假设。
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得益于语音情绪识别（SER），计算机可以以情感智能的方式理解并与人互动。但是，可以显着改善SER在交叉和现实世界中的实时数据供稿方案中的性能。无法将现有模型调整到新域是SER方法的缺点之一。为了应对这一挑战，研究人员开发了域的适应技术，这些技术转移了模型在整个领域中学习的知识。尽管现有的域适应技术已经改善了跨域的性能，但可以改进它们以适应现实世界中的实时数据提要情况，在这种情况下，模型可以在部署时可以自动调整。在本文中，我们提出了一种基于强化的学习策略（RL-DA），用于在与环境互动并收集持续反馈的同时，将预训练的模型调整为现实世界中的实时数据供稿设置。 RL-DA对SER任务进行了评估，包括跨语言和跨语言域自适应模式。评估结果表明，在实时数据供稿设置中，RL-DA在跨科普斯和跨语言场景中的基线策略分别优于基线策略。
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自闭症谱系障碍（ASD）是一种脑部疾病，其特征是幼儿时期出现的各种体征和症状。 ASD还与受影响个体的沟通缺陷和重复行为有关。已经开发了各种ASD检测方法，包括神经影像学和心理测试。在这些方法中，磁共振成像（MRI）成像方式对医生至关重要。临床医生依靠MRI方式准确诊断ASD。 MRI模态是非侵入性方法，包括功能（fMRI）和结构（SMRI）神经影像学方法。但是，用fMRI和SMRI诊断为专家的ASD的过程通常很费力且耗时。因此，已经开发了基于人工智能（AI）的几种计算机辅助设计系统（CAD）来协助专家医生。传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）是用于诊断ASD的最受欢迎的AI方案。这项研究旨在使用AI审查对ASD的自动检测。我们回顾了使用ML技术开发的几个CAD，以使用MRI模式自动诊断ASD。在使用DL技术来开发ASD的自动诊断模型方面的工作非常有限。附录中提供了使用DL开发的研究摘要。然后，详细描述了使用MRI和AI技术在自动诊断ASD的自动诊断期间遇到的挑战。此外，讨论了使用ML和DL自动诊断ASD的研究的图形比较。最后，我们提出了使用AI技术和MRI神经影像学检测ASD的未来方法。
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基于搜索的程序内容生成（PCG）是一种众所周知的方法，用于游戏中的水平生成。它的主要优势是它是通用且能够满足功能约束的能力。但是，由于在线运行这些算法的大量计算成本，因此很少将基于搜索的PCG用于实时生成。在本文中，我们使用机器学习介绍了一种新型的迭代级生成器。我们训练模型以模仿进化过程，并使用模型生成水平。该训练有素的模型能够顺序修改嘈杂的水平，以创建更好的水平，而无需在推理过程中使用健身函数。我们在2D迷宫生成任务上评估了训练有素的模型。我们比较了该方法的几个不同版本：在进化结束时训练模型或每100代（辅助进化），并在进化过程中使用模型作为突变函数。使用辅助进化过程，最终训练的模型能够以99％的成功率产生迷宫，高度多样性为86％。这项工作为以进化过程为指导的一种新的学习水平生成器打开了大门，并可能会增加游戏行业中基于搜索的PCG的采用。
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我们研究了如何根据PlayTraces有效预测游戏角色。可以通过计算玩家与游戏行为的生成模型（所谓的程序角色）之间的动作协议比率来计算游戏角色。但这在计算上很昂贵，并假设很容易获得适当的程序性格。我们提出了两种用于估计玩家角色的方法，一种是使用定期监督的学习和启动游戏机制的汇总度量的方法，另一种是基于序列学习的序列学习的另一种方法。尽管这两种方法在预测与程序角色一致定义的游戏角色时都具有很高的精度，但它们完全无法预测玩家使用问卷的玩家本身定义的游戏风格。这个有趣的结果突出了使用计算方法定义游戏角色的价值。
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在这里，我们研究了无监督实体解析中匹配的记录聚类问题。我们建立在名为Data Whink Machine（DWM）的最先进的概率框架上。我们介绍基于图形的分层2步记录聚类方法（GDWM），首先识别大，连接的组件，或者在我们调用它们时，使用在DWM中使用的基于图的传递闭合算法匹配的记录对中的软簇。随后通过使用适应性的基于图形的模块化优化方法将发现的软群体分解为更精确的实体簇。我们的方法提供了若干优势，主要是DWM的原始实施，主要是显着的加速，提高精度，总体增加的F1分数。我们展示了我们使用多个合成数据集的实验的方法的功效。我们的结果还提供了图表理论的算法效用的证据，尽管他们在无监督实体解决方案中的文献中的稀疏性。
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