语言研究中的小数据统计范式及其人工智能变革——“语言智能学科”方法论构建(之一)

统计学被认为是20世纪最重要的发现之一。语言学与统计学的结合,创生了语言研究的一种新范式,堪称“语言统计范式”。本文对遍行于语言学数十年的语言统计研究进行梳理与阐释,将其解析为“语言小数据统计范式”,同时分析其面临的人工智能与大数据挑战,展望今后的智能统计范式变革。

乘大数据之势 探语言脑疾病之理——管窥“大数据与全生命周期语言脑健康论坛”

0引言大脑是人体最重要、最复杂的器官。全生命周期脑健康对个体自主生活、提高生活质量至关重要。脑健康指“执行所有认知、心理过程的能力,包括学习、判断、记忆、语言等”(Centers for Disease Control and Prevention,2009)。语言作为人脑高级认知能力之一,被誉为“智能之冠”。语言疾病多与大脑疾病相勾连,因此,保护脑健康就是保护语言脑健康。在人工智能飞速发展的浪潮中,汲取脑科学、语言学、人工智能、医学等学科的元素,借助大数据前沿技术揭示大脑奥秘、探索全生命周期语言脑健康的发展变化模式与路径,是当今语言脑科学与语言类脑智能研究的热点与前沿话题之一。

阿尔茨海默病病人的语言障碍及其评估与治疗研究进展

阿尔茨海默病(AD)病人的语言障碍在语音、语义、句法、语用和书写等方面表现出不同程度的损伤。研究多采用命名任务、图片描述任务、探索性分析以及借助计算机辅助平台等手段对AD进行语言障碍评估;在康复治疗方面也进行了各种尝试,并取得一定疗效。然而,目前AD的语言研究多是对各种语言障碍临床表现进行描述,并未深入探讨不同语言障碍表现对应的内在机制;AD的语言评估和康复治疗效果也有待进一步证实。建议今后可结合各种新兴的现代科学技术,对AD群体的语言障碍机制进行挖掘,以做到高效预防、精准治疗。

后基因组时代基因与语言障碍的相关性研究

遗传学研究进入后基因组时代以来,语言障碍的高遗传度已被证实。多种基因相关疾病均可能导致成人或儿童表现出不同程度的语言障碍。综述探讨了近十年来发现的较为常见的语言障碍疾病及其生物学机制,梳理了阅读障碍、额颞叶变性、特定型语言障碍、儿童言语失用症等与语言障碍密切相关的单一疾病的基因研究,以及对多种疾病共同的基因的探讨,以期揭示语言障碍的基因关联或致病机理,为语言障碍的预防及诊疗提供线索。

人工耳蜗植入患者听觉言语康复及其影响因素研究进展

人工耳蜗是用于重建听觉的植入式电子装置。目前研究主要从言语识别与理解能力及言语产出能力对人工耳蜗植入术后患者的听觉言语康复进行探讨,同时涉及内耳畸形、术前平均残余听力、助听时间、手术年龄、术后康复模式及时间等因素对听觉言语康复的影响。本文对人工耳蜗植入患者的听觉言语康复及其影响因素进行综述。

《意识、语言和自我:心智二重性的精神分析、语言及人类学探索》述评

1.引言《意识、语言和自我:心智二重性的精神分析、语言及人类学探索》(Consciousness,Language,and the self:Psychoanalysic,Linguistic,and Anthropological Explorations of the Dual of Mind)于2018年由英国Routledge出版社出版,作者Michael Robbins是一名心理分析师,曾任哈佛医学院和加州大学旧金山分校临床精神病学教授。

语言智能统计范式前瞻——“语言智能学科”方法论构建(之二)

人类社会经历了从“无数据”到“小数据”再到“大数据”的演进。小数据催生了科学与语言研究中的“小数据统计范式”,大数据催生了科学研究中的“第四范式”并正在催生语言研究中的“智能统计范式”。文章提出,语言智能统计范式将是建立在未来大数据统计学原理基础之上、以数据挖掘和人工智能技术为核心支撑的语言研究新模式,它具有四大内涵:大数据对象内涵、数据挖掘工具内涵、大数据统计学内涵以及大数据研究思维内涵,与小数据统计范式关联互补。语言智能统计范式发展的快慢与普及程度,将取决于语言大数据“算料”和“算法”双重驱动力的大小。

双语阿尔茨海默病的研究进展

阿尔茨海默病(AD)是痴呆症中最常见的类型,系统探究双语与AD的相互影响,对患者的认知康复以及减轻家庭和社会负担等方面有着重要意义。通过对国内外相关文献梳理发现,双语可作为认知储备变量,延缓AD的发病时间,并对患者记忆、执行控制、视空间功能等认知能力下降.产生积极作用;反过来,AD也会损害患者的两种语言,使其发生不同程度的衰退。今后应加强双语者的语言背景、第二语言习得年龄、二语熟练程度等因素对AD的影响,以及AD对患者注意力、情绪认知、社会认知等方面的影响研究。