ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

التنبؤ بالمرونة المعرفية لشيوخ من استخدام لغتهم

Predicting elders' cognitive flexibility from their language use

355   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

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.

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

اقرأ أيضاً

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 هذ ا 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.
يشير العمل السابق إلى أن معلومات خطاب المعلومات المتعلقة بالتلخيص.في هذه الورقة، نستكشف ما إذا كان هذا التآزر بين الخطاب والتلخيص ثنائي الاتجاه، من خلال استنتاج أشجار الخطاب على مستوى المستند من الملخصات العصبية المدربة مسبقا.على وجه الخصوص، نولد أشج ار خطاب على الطراز الأول غير المسموح به من مصفوفات الانتباه الذاتي لنموذج المحول.تكشف التجارب عبر النماذج ومجموعات البيانات أن الملخصات تتعلم كل من معلومات الخطاب على حد سواء، والاعتماد على نمط الدوائر الانتخابية، والتي يتم ترميزها عادة في رأس واحد، تغطي تبعيات الخطاب طويلا وقصيرا.بشكل عام، تشير النتائج التجريبية إلى أن معلومات الخطاب المستفادة عامة ومباشرة قابلة للتحويل.
في هذه الورقة، نقدم مهمة التنبؤ بشدة من الجوانب التي يقيم بها العمر من محتوى السينما على أساس البرنامج النصي للحوار.إننا نحقق أولا تصنيف شدة الأفلام الترتيبية على 5 جوانب: الجنس والعنف والبهجة واستهلاك المواد المخدرة والمشاهد المخيفة.يتم التعامل مع ا لمشكلة باستخدام إطار عمل متعدد القائم على شبكة سيامي يعمل بشكل متزامن على تحسين إمكانية تفسير التنبؤات.تظهر النتائج التجريبية أن أسلوبنا تتفوق على نموذج الحالة السابقة للدولة السابقة ويوفر معلومات مفيدة لتفسير تنبؤات النموذج.يتم توفير مجموعة البيانات والمصدر المقترحة للجمهور في مستودع GitHub الخاص بنا.
مجردة أننا نعتمد وجهة نظر تطورية حول تغيير اللغة التي تؤثر العوامل المعرفية (بالإضافة إلى الخدمات الاجتماعية) على لياقة الكلمات ونجاحها في النظام الإيكولوجي اللغوي.على وجه التحديد، نقترح مجموعة متنوعة من العوامل النفسية --- الدلالية، التوزيع، والفونو لوجي --- أننا نفترض أنها تنبؤية للانخفاض المعجمي، والكلمات تنخفض كثيرا في التردد مع مرور الوقت.باستخدام البيانات التاريخية عبر ثلاث لغات (الإنجليزية والفرنسية والألمانية)، نجد أن معظم عواملنا المقترحة تظهر فرقا كبيرا في الاتجاه المتوقع بين كل مجموعة من جميع الكلمات المنوية وكلماتها المستقرة المتطابقة.علاوة على ذلك، تظهر تحليل الانحدار اللوجستي أن العوامل الدلالية والتوزيع مهمة في التنبؤ بالكلمات المتنوعة.يكشف المزيد من التحليل DIACHRONIC أن انخفاض الكلمات يميل إلى الانخفاض في تنوع سياقاتهم المعجمية بمرور الوقت، وتضييق منافذهم البيئية تدريجيا.
تتكرر تأخيرات الرحلات الجوية في جميع أنحاء العالم (حوالي 20٪ من رحلات الطيران تصل متأخرة أكثر من 15 دقيقة) وتقدر كلفتها السنوية بعشرات المليارات من الدولارات. يجعل هذا السيناريو التنبؤ بتأخيرات الرحلة قضية أساسية لشركات الطيران والمسافرين. الهدف الرئ يسي من هذا العمل هو تطبيق تنبؤ بتأخير وصول رحلة مجدولة تبعاً للظروف الجوية. يأخذ تأخير الوصول المتوقع في الاعتبار كلاً من معلومات الرحلة (المطار الأصلي ، مطار الوجهة ، وقت المغادرة ووقت الوصول) وأحوال الطقس في المطار الأصلي والمطار المقصود وفقًا لجدول الرحلة. تم تحليل الرحلات الجوية ومجموعات المعطيات الخاصة بالملاحظات الجوية باستخدام الخوارزميات المتوازية المطبقة في برنامج MapReduce المنفّذ على منصّة سحابية. تظهر النتائج دقة عالية في التنبؤ بالتأخيرات مع عتبة معينة. على سبيل المثال ، مع عتبة تأخير مدتها 15 دقيقة ، نحقق دقة تبلغ 74.2 ٪ و 71.8 ٪ من التذكر recall على الرحلات المتأخرة ، بينما مع عتبة 60 دقيقة ، كانت الدقة 85.8 ٪ ، وتذكّر التأخر هو 86.9 ٪. علاوة على ذلك ، توضح النتائج التجريبية قابلية التوسّع للمتنبئ التي يمكن تحقيقها أثناء أداء مهام إعداد المعطيات والتنقيب بها كتطبيقات MapReduce على السحابة.

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