可类比于复杂安全协议的自然语言分析问题

ftai08 2008-06-02 03:02:06
1、假设有待处理(各种类型的处理)的中文文本文章CTEXT。

2、看《中国知网》的论文时,有一个显著的特点:引文众多。

从来就没有孤立的文章。

3、由于语言文章含义有层次性、参照性、丰富性,

层次性:每加一次限制,就丰富了其概念或内容。

参照性:每篇文章都不是孤立的,都和其它一些文章相关。是《人工智能及其应用》中的关于“知识”中的语义网络,是网状的概念。

从更高级层面上讲是如此,对于神经元,则采用神经网络。那么,有没有一种处理文章知识的类神经网络?

丰富性:不要奢望能完全处理好一整篇文章。现实中,人们的生活中,正是这样。

4、各国语言的自然语言处理方式,象中文,和英文,应该有很大的不同。

5、光是研究其自然语言处理方式的不同,就会有许多题目。

象我所知,似乎自然语言处理涉及:ONTOLOGY,分词,……,看过几篇论文,没有仔细记。

ONTOLOGY(本体)似乎现在比较热门,借自古希腊哲学的一个概念。

6、对于自然语言处理中,关于计算机这一领域的研究,也会有许多。

基本的,象存储,中间结果处理,推理,计算机形式的表示。

7、比较处理学:各类型处理的比较。自然语言处理中,有许多类型。在论文中可以看到。可以知道和获得很多东西。

自然语言处理涉及许多的处理。比较和识别。同类语言论文中处理方式的比较。比较的标准和方式。

8、计算机性能学:自然语言处理中,涉及计算机性能的模拟、模型、文章输入和结果输出、评价、参照。

9、算法学。

不光是语言得出语义,进行翻译那么简单。

10、引文选择学。

内容中有相同的词的文章数量众多。怎样选择合适的文章。

从语文的学习,例如,成语,就是用语言例子来解释新的、未知的、需要解释的语言范本。

11、结果文章评价学、比较学。

如何评价一篇文章的词法、语法和语义、语用、语境。

12、确定语义。段落到文章。

13、层次段落语义。中心意义。

14、语言复杂性和丰富性评价。

迅速某篇文章的复杂性程度(需要解释的程度)。

15、文章中语句提取的方法。

找出一批可能表示中心意义和段落大意的重要语句。

16、确定重要句子。

17、分辨不同类型的文章的办法。

计算机能够对叙述文、议论文、科技论文、抒情散文的体裁,进行分辨,也不容易。

18、剥离重要语词。

一层一层地找出中心,次中心?。

19、不能因为相关性而无限制地相关,那会导致类似“组合爆炸”的问题。

20、语义的表示形式。

语义大家都明白,它在计算机中有哪些表示形式。同样的,还词、语、语用、语境。

21、语义的计算机处理方式。

22、先对进行自然语言处理时的语义重要性进行分析。

23、从目前自然语言处理的有限性(即没有看到商品化产品),可以推断出,可能在以下方面需要进行研究:

(1)知识:目前计算机领域的知识形式有限,似乎不能处理自然语言。

(2)语义问题:词法结构和语法不难,多义性问题比较复杂。多义性也就是选择多种解释之一种的问题。

(3)引文。选择建库的引文的范围,选择之后的组织。

(4)搜索。和引文相关。

(5)评价:怎么知道处理正确,或者符合目标。

(6)终结和目标:怎么知道处理能够正确地结束。

(7)语言的通用格式或通用形式。

(8)词的解释。可用于解释的参考文献众多。不光是每个词有许多参考文献,每种文献要解释如何选择的,每种句子也会如此。

(9)知识库的建立。但自然语言处理的知识问题本身还有许多要研究。总而言之,要在有一个衡量标准的体系下进行,也可以有成熟的范文之类的东西。

24、一种现阶段吧,比较可行的办法:

由用户给出指令。

象计算机进行处理,设置门槛,在每个门槛处,提示多种解释,用户给出判断,给计算机指令。

这样,收集用户的知识。

如果是由高级别的自然语言处理系统,可以指导低级别的自然语言处理系统,逐步自动化,积累自动化的经验。

因为,用户的知识,用户的指令,可以极大地缩小搜索和参考引文的范围。

25、类比,可能非常重要。

类比,涉及语境。“他那样说,不是吗?”,也就是“他”那样解释,那么新的解释可以参考它。

26、解释的内容:问题是什么,即界定问题,条件和结果,所处环境,涉及因素;问题如何解决。

简单地分析,用POST产生式规则似乎比较可行。

27、从这里看,科技论文的自然语言处理比较简单,是很自然的结论。

28、记叙文会涉及情感因素、以及认知等心理因素,其处理应该非常复杂。一般能做到的也就是比较和检索、优化。象前面的博客所说的,情感和认知会给语言文字加上“权重”。

总之,心理现象是非常复杂的。
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