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机器如何理解人类的语言?

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人工智能

语言理解非常困难,因为语言具有极高的信息量,要理解一句话需要大量基础知识和常识经验。例如,下面一句话“马拉多纳利用空气动力学原理踢出了香蕉球”。

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要理解这句话,首先要知道“马拉多纳”是个球星的名字,香蕉球是一种弧形的球,“空气动力学”是一门关于空气运动的学问,然后再把这些概念串起来,才能理解这句话的意思。

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同时,语言又非常复杂,一件事情有多种说法,同一串符号又可能表示不同的意思,新的词汇不断产生,不同语言之间互相渗透,要理解这样一个复杂的符号系统,确实非常困难。

尽管如此,研究者们还是迎难而上了,人们首先想到的是拆分法,对句子进行结构分析,判断出主谓宾等成分,并判断成分之间的关系,例如,阿拉多纳利用空气动力学原理踢出了香蕉球,“马拉多纳”为主语,“踢出”为谓语,“香蕉球”为宾语,“利用空气动力学原理”是状语,对于简单的句子,这种结构分析法就可以了。但对复杂的句子,这种方法还是非常吃力的。

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近年来,基于深度学习的方法取得长足的进步,这一方法的基本概念是“语义嵌入”即将一个词表达为高纬度空间中的一个向量,是的语义相似的词,在这个空间中彼此接近,而不相关的词彼此远离。

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有了词的语义表示,一句话的语义也可以计算出来,例如,我们可以把一句话中所有词作为输入,加工处理为一个向量。这一方法有很多应用,比如自动问答系统,自动回帖系统,效果都非常不错,有时连人都难以分辨真假,图灵当初对智能机器的设想正在一步步成为现实。

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