摘要：符号音乐生成是音乐信息检索领域中的一个重要任务。对基于深度学习的符号音乐生成进行了全面总结,并对已有方法进行分类、分析和比较。详细介绍了符号音乐生成研究现状及其任务。阐述符号音乐表征及编码方法,并重点对基于深度学习的模型进行归纳比较与分析,根据不同的基础架构分为三类。阐述并归纳符号音乐生成领域的评价标准及数据集等资源,对代表性模型的性能进行评估对比。指出该领域目前存在的问题并提出相应的展望。

摘要：该文系统地研究了中国手语模态对句子加工的影响，使用事件相关电位（ERP）技术来探索句子加工过程中手势模态的语义和语音信息对词汇通达的影响和时间过程。设计实验材料时，对句尾变化条件下目标手势的语义和音韵形式进行了系统的人为操纵。通过18个被试的实验，观察到将初级视觉特征映射到手势音韵特征的手势感知证据（时长100～200ms），紧接着是将目标手势音韵特征与语境信息匹配的负成分（时长200-400ms），以及表征语篇语境对语义制约的动态建构的负成分（时长400～650ms），它促进了手势的音义信息与句子信息的整合。音近和义近手势在时间进程和效应方向上存在着相似性，表明手语模态的词汇通达与有声语言类似，并消耗类似的在线处理成本。同时发现了手语模态独有的表征手语音韵特征加工已经完成的N300效应，它代表了手势音韵元素识别和手势识别之间的直接联系。实验结果表明：在进行甸子加工时，被试首要考虑的是语境和目标手势匹配，并不是与手势的音韵特征匹配。这种结果可能是词汇选择时音近和义近相关信息相互作用的标志。

摘要：在大多数基于图形的计算技术中,理论上的表达式与其图形表示并不相似,且它们的计算方式彼此不对应。出于理论研究需要一种与理论极为相似的计算技术。基于超图重写技术对无类型λ-演算的完全归约、按名称调用归约和按值调用归约进行建模。利用超图重写技术得到的以超图表示的λ-表达式在形式上与理论上的λ-表达式相似,以超图重写规则实现的计算过程与理论上的计算过程相对应,使该技术成为编程语言理论研究和快速建模演示的有利工具。

摘要：近些年,Transformer神经网络的提出,大大推动了预训练技术的发展。目前,基于深度学习的预训练模型已成为了自然语言处理领域的研究热点。自2018年底BERT在多个自然语言处理任务中达到了最优效果以来,一系列基于BERT改进的预训练模型相继被提出,也出现了针对各种场景而设计的预训练模型扩展模型。预训练模型从单语言扩展到跨语言、多模态、轻量化等任务,使得自然语言处理进入了一个全新的预训练时代。主要对轻量化预训练模型、融入知识的预训练模型、跨模态预训练语言模型、跨语言预训练语言模型的研究方法和研究结论进行梳理,并对预训练模型扩展模型面临的主要挑战进行总结,提出了4种扩展模型可能发展的研究趋势,为学习和理解预训练模型的初学者提供理论支持。

摘要：该文使用事件相关电位(event-related potentials,ERPs)以词汇判断的实验范式探讨了维吾尔语形态复杂词加工的认知神经机制。实验刺激材料设计了4个因素,分别为单语素词(没有带任何词缀)、单语素假词(真词中替换2个音构成)、屈折词(单语素名词后加格附加成分构成)、屈折假词(假词干真词缀的词)。实验材料的长度严格控制在平均词长为6个字母。脑电实验数据显示,屈折词和屈折假词在350~550ms时间窗口出现比较明显的N400效应。其中屈折假词的N400效应是被试加工假词时词汇搜索失败的标志,但屈折词的N400效应则反映了词汇通达时词干和词缀之间的交互作用。另外还发现单语素词、屈折词和屈折假词这三者的认知神经基础也不同。在大脑右半球屈折词引发的负波平均振幅比左半球要大。结果表明:母语为维吾尔语者的被试在加工维吾尔语屈折词时按其语素分解加工,但是加工维吾尔语单语素词时是整体加工及存储的。

摘要：该文试图模拟人脑处理手势信号的过程,设计了一个混合的深层神经网络模型来解决基于音系学模型的手语理解问题,即手语音韵信息到文本转换的问题。为此该文首先综合了手语语言学里同时性和序列性这两个观点的长处,提出了一个手语音系学的改进模型,并针对难点设计了基于音系学模型的手语理解算法。直接从语言学的音韵特征推断手语文本,相比从视觉特征推断出手语文本是一个很大的飞跃。实验验证了该认知计算技术的有效性,为实现类人智能奠定了技术基础。