关键词child language acquisition
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- 儿童保育者对话中的语法准确性自动标注
通过自动标注工具对上千个关于儿童和照顾者对话的语料进行了上下文相关语法的编码和标注，并通过训练和评估一系列基于 Transformer 的 NLP 模型表明，在儿童语法中，细调的 Transformer 模型表现最佳，达到了人类间标注一致性 - EMNLP评估神经语言模型作为语言习得的认知模型
神经语言模型（LM）在许多技术任务上的成功使其潜在相关性作为语言科学理论得以体现，尽管 LM 训练和儿童语言习得之间存在一些明显的差异。本文认为一些用于评估 LM 语法能力的主要基准可能不够严格，并表明基于模板的基准缺乏语言理论和心理学研究 - 关于意义计算模型的研究：具身认知与情感交织
探索词语的意义以及儿童语言习得对语言理解模型的影响，重点关注在儿童语言学习环境中具体和抽象概念的知觉和行动能力，以及情感和认知与语言学习过程的关系，为类似于儿童环境下学习语言的语言学习代理提出一些要求。
- ICLR具有心智理论的计算语言习得
本研究为了衡量 Theory of Mind（意念）在语言学习中的影响，在现有 ToM 的版本上，建立了能够融合 ToM 的语言学习代理，并通过实验，证实高度融合 ToM listener 组件的训练，可以在图像指称游戏环境中获得更好的性能 - ACL多模词汇分类的计算获取模型
本文提出一种认知启发的、多模态获取模型，通过跨模态自监督在自然数据上从图像 - 标题对进行训练，展示了该模型学习词汇分类和物体识别能力，并展现了类似于发展心理学文献中报告的趋势。我们公开了我们的代码和训练模型，供未来参考和使用。