全信息理論與中文信息處理-資料下載頁
2024-10-12 11:42本頁面
【導讀】腳點應是中文信息的“處理”–如詞語切分，詞形標注，語句分析，專名識別，詞語消岐，等等。無論從“人際通信”還是“人機合作”的需求來看，處理都是手段，理解（認知）才是目的。言也是智能的表達。解是人工智能的基本研究方向。知科學和語言學的交叉科學。4，自然語言理解系統(tǒng)本質(zhì)上是一類智能系統(tǒng)。法和性能水平離實際應用的要求還有相當差距。的層次，正在走向語法與語義分析相結合的新階段。統(tǒng)計方法（歸納）基于大數(shù)定律，方法論上是“從眾”，不要求真正達到理解。何實現(xiàn)“統(tǒng)計與規(guī)則方法的有效結合：大統(tǒng)計，小規(guī)則”。被動性與局限性。但現(xiàn)有信息論不能解決問題。外部形式，理解事物的內(nèi)在含義，判斷與自身的利害關系。幼兒識字教學過程：如，教學生認識“樹”這個字。進步；但對自然語言理解而言，仍然沒有到位！分析，只是因為熟悉和容易，做的極快，以致自己都沒有意識到。
【正文】 度可依問題需求而有所不同。 模塊實現(xiàn) 可以是規(guī)則的、統(tǒng)計的、規(guī)則統(tǒng)計交互補足的。 22 關于靈活性的一個說明 統(tǒng)計分析 OK? 規(guī)則分析 N Y 根據(jù)實際問題求解的需要，規(guī)則方法與統(tǒng)計方法 兩者可以靈活地互相調(diào)用和互相支持（嵌套）。 23 Applications of CIMNLU Inter Mobile Service IR Abstract Content Analyzer ML Dialog IE 24 三，研究的重點 25 基本特色 1，以中文為起始對象 2，以“全信息自然語言理解”為基本方法 3，以領域相關為研究基點 4，以超越 Semantic Web為基本目標 26 An Example for “The Base” Recalling The Concept “Tree” Form { Content。 Value } ? The Structure of Information Base for Retrieval {Form | Content。 Value} 27 項 語法特征 語義特征 語用特征 1 m 1 n 1 p 項（概念，詞） … … … 以語句為單位 以骨架為對象 樹的深度有限 （一）全信息的表示：全信息 資源庫 建設的框架 28 （三）應用： 特定領域 的 智能網(wǎng) （基于 理解 /認知 的信息檢索網(wǎng)） CIWeb = CIbase ? NLUSE （二）基于全信息理解的 搜索引擎 核心技術參考 《 基本模型 》 ： 29 Domain Specific CIWeb Semantic Web = {Ontology} ? Semantic SE {CI Bases} ? NLUSE CIWeb = WorldWide Web = {Syntax} ? Matchbased SE + Semantics + Pragmatic + Semantics + Pragmatic 30 請多批評，謝謝！
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