ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

مناقشة حول العلاقة بين المحادثات اليومية الشيوخ والوظيفة التنفيذية المعرفية: استخدام ناقلات Word ونماذج الانحدار

Discussion on the relationship between elders' daily conversations and cognitive executive function: using word vectors and regression models

174   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

نظرا لأن متوسط العمر المتوقع للشعب الصيني يرتفع، أصبحت مشاكل الرعاية الصحية للمسنين أكثر تنوعا، ويتزايد الطلب على الرعاية الطويلة الأجل أيضا.لذلك، كيفية مساعدة كبار السن لديهم نوعية جيدة للحياة والحفاظ على كرامتهم هو ما نحتاج إلى التفكير فيه.يعتزم هذا البحث استكشاف خصائص اللغة الطبيعية من الشيخوخة العاديين من خلال نموذج عميق.أولا، نجمع المعلومات من خلال مجموعات التركيز حتى يتمكن الشيوخ من التفاعل بشكل طبيعي مع المشاركين الآخرين في هذه العملية.ثم، من خلال نموذج ناقلات الكلمة ونموذج الانحدار، يتم إنشاء نموذج التنبؤ بالوظائف التنفيذية المستندة إلى بيانات الحوار للمساعدة في فهم مسار تدهور الوظيفة التنفيذية وإنشاء تحذير مبكر.

المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

جندت هذه الدراسة 51 شيويلا تتراوح أعمارهم بين 53-74 لمناقشة أنشطتهم اليومية في مجموعات التركيز.تم تحليل الخطاب المسجل باستخدام النسخة الصينية من Liwc (لين وآخرون.، 2020؛ Pennebaker et al.، 2015) للتعقيد المعرفي واللغة الديناميكية وكذلك كلمات المحتوى المتعلقة بأنشطة الشيوخ اليومية.كما تم ترميز سلوك المقاطع أثناء المحادثة وتحليلها.بعد السيطرة على التعليم والجنس والعمر، أظهرت النتائج أن أداء المرونة المعرفية يرافقه اعتماد اللغة الديناميكية والكلمات البصيرة والكلمات العائلية.تعمل هذه النتائج كأساس للتنبؤ بالمرونة المعرفية لشيوخ من خلال استخدامها اليومي.
تزامن في السنوات الأخيرة انتشار البدانة مع قلة عدد ساعات النوم في كافة المجتمعات , و قد لفت الانتباه ترافق ذلك مع توسع الإعلام و وسائل الاتصال مما سبب الجموس الطويل و السهر أمام شاشات التلفاز و على شبكة الإنترنت, الأمر الذي دفع باتجاه العديد من ال أبحاث لكشف دلائل مخبرية أو وبائية بحثا عن العلاقة بين قلة عدد ساعات النوم و البدانة.
أحد التحديات الطويلة الأمد في الدلالات المعجمية يتكون في تعلم تمثيلات الكلمات التي تعكس خصائصها الدلالية. يشير النجاح الرائع لمشروع Word لهذا الغرض إلى أنه يمكن الحصول على تمثيلات عالية الجودة من خلال تلخيص سياقات الجملة الخاصة بذكر Word. في هذه الور قة، نقترح طريقة لتعلم تمثيلات الكلمات التي تتبع هذه الاستراتيجية الأساسية، ولكنها تختلف عن تضمين الكلمة القياسية بطريقتين مهمتين. أولا، نستفصل من نماذج اللغة السياقية (CLMS) بدلا من أكياس من مجاهد Word لتشفير السياقات. ثانيا، بدلا من تعلم كلمة متجه كلمة مباشرة، نستخدم نموذجا موضوعا لتقسيم السياقات التي تظهر الكلمات التي تظهر فيها الكلمات، ثم تعلم ناقلات موضوعية مختلفة لكل كلمة. أخيرا، نستخدم إشارة إشراف خاصة بمهام مهمة لإجراء مجموعة ناعمة من المتجهات الناتجة. نظرا لأن هذه الاستراتيجية البسيطة تؤدي إلى ناقلات Word عالية الجودة، والتي تعد أكثر تنبؤا بالخصائص الدلالية أكثر من Adgeddings والاستراتيجيات القائمة على CLM.
في هذه الورقة، نستخدم تعميم المجال لتحسين أداء نظام التحقق من مكبر الصوت عبر الأجهزة.استنادا إلى نظام التحقق من المتكلم التدريبي، نستخدم خوارزميات تعميم المجال لضبط المعلمات النموذجية.أولا، نستخدم DataSet Voxceleb2 لتدريب ECAPA-TDNN كنموذج أساسي.ثم ا ستخدم مجموعة بيانات ChT-TDSV وخوارزميات تعميم المجال التالية لضبطها: Dann، CDNN، Coral Coral.اختبارات نظامنا المقترح 10 سيناريوهات مختلفة في مجموعة بيانات NSYSU-TDSV، بما في ذلك جهاز واحد وأجهزة متعددة.أخيرا، في سيناريو الأجهزة المتعددة، انخفض أفضل معدل خطأ على قدم المساواة من 18.39 في الأساس إلى 8.84.حقق بنجاح تحديد الهوية عبر الجهاز على نظام التحقق من مكبر الصوت.
هدفت هذه الدراسة إلى استخدام مؤشرات مشتقة لتطور النظام المالي باستخدام التحليل العاملي و ذلك بهدف الوقوف بشكل أفضل على مستوى تطور النظام المالي في سورية و علاقته بالنمو الاقتصادي.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا