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文档简介

1、自然语言处理与人工智能,白硕 2015年3月，北京,“善解人意”是智能的必要条件,图灵测试,中文屋子,分析哲学,语言相对论,各种推理机、智能机,各种大脑,各种搜索、数据库,各种助手、机器人,拿语言说事儿,拿语言干事儿,语言是怎么回事儿？,“人意”隐藏在符号怪阵背后,语音,文字,电子输入,词法,句法,语义,语用,浅层,深层,“浅层”语言知识的“深度”学习仍然改变不了其“浅层”特性,“深层”语言知识长什么样，至今仍众说纷纭，遑论学习了,合称“语法”,“深层”的作用链波及“浅层”，是解决浅层疑难问题的最终手段,“浅层”见效快，门槛低，可以摆脱语言学家自己玩,“音乐会说话”,“人意”依语言的不同难度各

2、异,打扫卫生,鸡不吃了,王冕死了父亲,这本书的出版,一种人谁都看不上,这种亏我们十年前就吃过,学语言？ 语言学？,三部曲 无规律，习惯用法 有规律，母语特殊 有规律，本质普适,“傻子”与“疯子”,遇到规则不能涵盖的情形表现糟糕,不靠谱也敢拿出来,遭遇资源建设和数据获取双重瓶颈,油水不多了,规则,统计,深层,浅层,傻,疯,厚此薄彼,理、工、农、医各类专家在领域知识建模时被待若上宾,语言学专家在领域知识建模时被“粗暴地无视”,浅层方法还在吃着“规模红利” 深层方法还没找到“抄底利器”,语言学领域的大量珍宝竟然无人能识，被“买椟还珠”,两点肯定、两点建议,语言边界问题是一个非良定义问题，统计学习领域

3、知识是正解,符号根基是认识意义的关键，把符号根基建立在网络空间是正解,建议关注“领域知识长什么样”。它比“领域知识是什么”更根本，决定学习的上限,建议关注递归现象。它是语言的本质，也是智能推理的本质，递归处理能力决定NLP未来,本,个人研究兴趣（NLP部分）,PPT(部分分析树)语言学知识长什么样,RNN(反馈神经网)语言学知识自动获取,PR&R(模式推理与检索)自然语言作为知识表示,个人研究兴趣（语言学部分）,结构强制与专名识别,汉语中的话题化现象,X-bar理论用于汉语,语言/思维 vs. NLP/AI：三个“之一”,知识领域之一，其知识的获取有共性,门面之一，自然的交互界面,窗口之一，借

4、以观察内部知识表示和推理,语言/思维 vs. NLP/AI：两个“不指望”,不指望AI的天上掉下NLP的馅饼,不指望NLP的突破带来AI的飞跃,NLP的唯一可靠的进步途径就是深入了解语言,NLP与各种“大脑”,NLP是各种“大脑”外显能力的基石,寻章摘句型 retrieval,老调新谈型 paraphrase,死记硬算型 brutal,分析理解型 analytic,NLP挑战在这里,某投资者持有10000股中国平安股票，如果该投资者希望为手中持股建立保险策略组合，他应该如何操作？（中国平安期权合约单位为1000） 买入10张中国平安认购期权 C. 买入10张中国平安认沽期权 卖出10张中国平安认购期权 D. 卖出10张中国平安认沽期权,工作方式,游侠方式：,小团队方式：,大团队方式：,核心技术、顶层建

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