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Departament de Filologia Anglesa i de Germanística. - 2021 BASE Show details 103 Traduzione didattica L1-L2 nel percorso formativo del traduttore: analisi di fenomeni di transfer sintattico come stimolo della competenza interlinguistica Titus-Brianti, Giovanna In: ISBN: 978-3-631-75782-6 ; Acquisizione e didattica dell'italiano: riflessioni linguistiche, nuovi apprendenti e uno sguardo al passato pp. 715-732 (2021) BASE Show details 104 The L2 acquisition of the partitive pronoun 'en' in French by L1 speakers of German and the role of the L1 Sleeman, Petra; Ihsane, Tabea In: ISBN: 9783110737295 ; Partitive Determiners, Partitive Pronouns and Partitive Case pp. 205-236 (2021) BASE Show details 105 Modeling phones, keywords, topics and intents in spoken languages Chen, Wenda. - 2021 BASE Show details 106 GPLSI team at CheckThat! 2021: Fine-tuning BETO and RoBERTa Sepúlveda-Torres, Robiert; Saquete Boró, Estela. - : CEUR, 2021 BASE Show details 107 Atypical corpus-based tools to the rescue: How a writing generator can help translators adapt to the demands of the market Moreno-Pérez, Leticia; López-Arroyo, Belén. - : Universitat d'Alacant, 2021. : Universitat Jaume I, 2021. : Universitat de València, 2021 BASE Show details 108 Brain plasticity and musical training in infants. A systematic review ; Plasticidad cerebral y entrenamiento musical en niños. Una revisión sistemática. Diaz Abrahan, Veronika; Benítez, María Angélica; Justel, Nadia In: Electronic Journal of Music in Education; NÚM. 47 (2021): REVISTA ELECTRÓNICA DE LEEME; 39-60 ; Revista Electrónica de LEEME; NÚM. 47 (2021): REVISTA ELECTRÓNICA DE LEEME; 39-60 ; 1575-9563 (2021) BASE Show details 109 Looking behind the Writing: The design and implementation of a framework to provide transitional support for the development of written articulacy at PG level – a University of Cambridge Case Study Ottewell, Karen. - : University of Cambridge, 2021. : Lucy Cavendish, 2021 BASE Show details 110 Precisiones para una caracterización lingüística de la neología semántica ; Clarifications for a linguistic characterisation of semantic neology Díaz Hormigo, María Tadea In: ELUA, 34, 2020, págs. 73-94 (2021) BASE Show details 111 L’interferenza grammaticale della prima lingua sulla seconda: uno studio sul caso accusativo in russo L2 Artoni, Daniele; Magnani, Marco. - : Università degli studi di Bergamo, 2021. : country:Italy, 2021. : place:Bergamo, 2021 BASE Show details 112 Understanding Collective Reflection in Crowdsourcing for Innovation: A Semantic Network Approach Sun, Yao; Majchrzak , Ann; Malhotra , Arvind. - 2021 BASE Show details 113 Clasificación y explicación de errores relativos al sistema verbal cometidos por estudiantes lusófonos de ELE. Propuesta a partir de un corpus de aprendices de nivel A2 Olaya Aicart, Sergio. - 2021 BASE Show details 114 Трансфер юридического знания в нарративное пространство художественного произведения ; Transfer of Legal Knowledge to the Narrative Space of a Work of Fiction Дзюба, Е. В.; Dziuba, E. V.; Ryabova, I. Yu.. - : Уральский федеральный университет, 2021 BASE Show details 115 Competenze lessicali in italiano L2: gli eventi di moto in testi narrativi Valentini, Ada (orcid:0000-0001-7280-0101). - : Firenze University Press, 2021. : country:IT, 2021. : place:Firenze, 2021 BASE Show details 116 Automatic Loanword Identification Using Tree Reconciliation Köllner, Marisa. - : Universität Tübingen, 2021 BASE Show details 117 Real-time New Zealand sign language translator using convolution neural network Jayasekera, Mathes Kankanamge Chami. - : The University of Waikato, 2021 BASE Show details 118 Türkisch im Französischunterricht Baysal, Hülya. - 2021 BASE Show details 119 Alzheimer prediction from connected speech extracts : assessment of generalisation to new data Chafouleas, Geneviève. - 2021 Abstract: co-direction : Simona Brambati ; Plusieurs avancées utilisant le discours obtenu de la tâche de description d’image ont été réalisées dans la détection de la maladie d’Alzheimer (AD). L’utilisation de caractéristiques linguistiques et acoustiques sélectionnées manuellement ainsi que l’utilisation de méthodologies d’apprentissage profond ont montré des résultats très prometteurs dans la classification des patients avec AD. Dans ce mémoire, nous comparons les deux méthodologies sur la scène Cookie Theft du Boston Aphasia Examination en entrainant des modèles avec des caractéristiques sélectionnées à partir des extraits textuels et audio ainsi que sur un modèle d’apprentissage profond BERT. Nos modèles sont entrainés sur l’ensemble de données ADReSS challenge plus récent et évaluées sur l’ensemble de données CCNA et vice versa pour mesurer la généralisation des modèles sur des exemples jamais vus dans des ensembles de données différents. Une évaluation détaillée de l’interprétabilité des modèles est effectuée pour déterminer si les modèles ont bien appris les représentations reliées à la maladie. Nous observons que les modèles ne performent pas bien lorsqu’ils sont évalués sur différents ensembles de données provenant du même domaine. Les représentations apprises des modèles entrainés sur les deux ensembles de données sont très différentes, ce qui pourrait expliquer le bas niveau de performance durant l’étape d’évaluation. Même si nous démontrons l’importance des caractéristiques linguistiques sur la classification des AD vs contrôle, nous observons que le meilleur modèle est BERT avec un niveau d’exactitude de 62.6% sur les données ADReSS challenge et 66.7% sur les données CCNA. ; Many advances have been made in the early diagnosis of Alzheimer’s Disease (AD) using connected speech elicited from a picture description task. The use of hand built linguistic and acoustic features as well as Deep Learning approaches have shown promising results in the classification of AD patients. In this research, we compare both approaches on the Cookie Theft scene from the Boston Aphasia Examination with models trained with features derived from the text and audio extracts as well as a Deep Learning approach using BERT. We train our models on the newer ADReSS challenge dataset and evaluate on the CCNA dataset and vice versa in order to asses the generalisation of the trained model on unseen examples from a different dataset. A thorough evaluation of the interpretability of the models is performed to see how well each of the models learn the representations related to the disease. It is observed that the models do not perform well when evaluated on a different dataset from the same domain. The selected and learned representations from the models trained on either dataset are very different and may explain the low performance in the evaluation step. While we demonstrate the importance of linguistic features in the classification of AD vs non-AD, we find the best overall model is BERT which achieves a test accuracy of 62.6% on the ADRess challenge dataset and 66.7% on the CCNA dataset. Keyword: Alzheimer's disease; Applied Sciences - Artificial Intelligence / Sciences appliqués et technologie - Intelligence artificielle (UMI : 0800); Apprentissage machine; Apprentissage par transfert; Machine learning; Maladie d'Alzheimer; Natural language processing; Traitement automatique des langues; Transfer learning URL: http://hdl.handle.net/1866/26066 BASE Hide details 120 Développement bilingue de la phonologie chez les enfants allophones d’âge préscolaire Meziane, Rabia Sabah. - 2021 BASE Show details Page: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10...71

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