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1、21世紀(jì)是各個(gè)學(xué)科不斷融合,共同發(fā)展的一個(gè)世紀(jì)。人工智能科學(xué)也必將融入到多學(xué)科交叉的趨勢(shì)之中。但是,人工智能的傳統(tǒng)處理方法有著自己的局限性,這種局限性從根本上制約了人工智能的發(fā)展。自然語言處理作為人工智能的分支也遇到了類似的情況。文章首先對(duì)人工智能和自然語言處理的現(xiàn)狀和困境進(jìn)行了論述,認(rèn)為人工智能和自然語言處理要從困境中走出,不能停留在傳統(tǒng)中,必須在神經(jīng)、認(rèn)知和計(jì)算三個(gè)層次有所突破才行。 在神經(jīng)層次,文章基于生物神經(jīng)系統(tǒng)的進(jìn)化和
2、現(xiàn)代腦科學(xué)對(duì)人腦的研究,提出了大腦皮層功能分區(qū)形成假說,并用狼孩、左利手與右利手、說英語者與說漢語者等三個(gè)實(shí)例對(duì)假說進(jìn)一步論證。根據(jù)這個(gè)假說,作者認(rèn)為大腦內(nèi)部應(yīng)有一個(gè)統(tǒng)一的智能信息處理體系。結(jié)合認(rèn)知心理學(xué)和Jeff Hawkins的記憶預(yù)測(cè)模型,在認(rèn)知層次,文章提出了MAP Framework作為這個(gè)統(tǒng)一的智能信息處理體系框架。同時(shí),認(rèn)為聯(lián)想在智能信息處理過程中起到了重要作用,記憶、聯(lián)想、預(yù)測(cè)三個(gè)過程是MAP Framework的關(guān)鍵。
3、文章對(duì)MAP Framework的基本組成和工作機(jī)制也進(jìn)行了闡述。雖然MAP Framework目前比較粗糙,但從MAP中文分詞系統(tǒng)看來,它具有一定的有效性和可行性。 MAP中文分詞系統(tǒng)是作者基于MAP Framework智能體系框架設(shè)計(jì)開發(fā)的一個(gè)中文分詞系統(tǒng)。這個(gè)分詞系統(tǒng)具備短時(shí)記憶、長(zhǎng)時(shí)記憶和工作記憶三層記憶體系結(jié)構(gòu),主要保存詞匯和語料記憶,能夠通過已設(shè)置的聯(lián)想方式進(jìn)行聯(lián)想,最終得到預(yù)測(cè)結(jié)果,并通過機(jī)器學(xué)習(xí)不斷更新記憶,通過
4、記憶、聯(lián)想、預(yù)測(cè)最后完成中文分詞工作。文章最后的測(cè)試顯示:通過大量的語料訓(xùn)練,MAP中文分詞系統(tǒng)對(duì)實(shí)際測(cè)試語料進(jìn)行分詞測(cè)試,效果遠(yuǎn)好于正向最大匹配法和逆向最大匹配法。 由此可知,基于MAP Framework智能體系框架的MAP中文分詞系統(tǒng)具有良好的分詞能力,據(jù)此可信MAP Framework智能體系框架具有一定的可行性和有效性。而人工智能和自然語言處理等科學(xué)的研究,從神經(jīng)、認(rèn)知和計(jì)算三個(gè)層次上來入手,也應(yīng)該是一條正確的研究途徑
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