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汉字创造状态机DIKWP语义数学初步
段玉聪(Yucong Duan)
国际人工智能评价网络 DIKWP 标准化委员会(DIKWP-SC)
世界人工意识 CIC(WAC)
世界人工意识大会(WCAC)
(电子邮件:duanyucong@hotmail.com)
目标是实现从 语义空间 到 表述机制概念处理 再到 概念空间 的转换,并通过 DIKWP 语义数学框架 生成符合需求的汉字表述,我们首先需要明确以下几个关键技术层面:
输入的语义需求解析
核心汉字集合的选择与映射
状态机模型设计
多层次转化机制
汉字生成与表述机制的设计
我们将在每一部分中使用 DIKWP 语义框架,并详细阐述如何实现这些技术步骤。
1. 输入的语义需求解析在这个环节中,输入的语义需求可以是说话者的语言输入(句子、短语、单个概念等),目标是从该输入中抽取出有效的语义信息,并转化为可以在 DIKWP 框架下处理的格式。
步骤:输入解析: 将输入的语句进行词法分析,识别其中的关键信息(如主体、谓语、宾语、修饰词、情态词等)。
例如,输入:“我想表达一个大山的形象”。
主体(I): 我
动词(V): 想表达
宾语(O): 大山的形象
语义需求提取: 通过自然语言处理技术,将句子中的词汇转化为对应的概念结构。在这一过程中,涉及到 命名实体识别(NER) 和 依赖句法分析,这两个步骤帮助我们从句子中提取出核心概念。
例如:“大山”提取为地理概念或象征意义,形象作为对“山”的形象性描述。
语义向量化: 使用词向量或 BERT 之类的语义表示模型,将文本转化为向量化的语义表示。每个词的向量代表其在语义空间中的位置,之后通过聚合这些向量,系统可以理解整个输入语句的深层含义。
自然语言处理(NLP):使用 spaCy 或 nltk 进行词法分析、命名实体识别、依赖句法分析。
词向量化:通过 Word2Vec、GloVe 或 BERT 对输入文本进行编码。
在这一环节,我们将根据输入的语义需求(如“大山”),通过底层的汉字集合机制(比如甲骨文基础字形)进行映射,选择合适的字形和符号来表达语义。
步骤:核心汉字集筛选: 基于输入的概念,系统通过字形和语义的对比,选择与输入需求匹配的字形。这一过程基于已有的汉字基础集合(如甲骨文的字形结构)。
字形:通过对“山”字的分析,字形具备象形特征,符号结构与实际山脉形态相符。
语义映射:在语义空间中,“山”不仅仅是对自然物体的反映,还能够象征稳定、雄伟、高大等属性。
例如,“山”字:
字义扩展与语境应用: 在选择核心汉字后,系统进一步扩展字义,并考量在多种情境下的应用(如“大山”的象征意义、山脉的结构特点等)。
字形映射:使用符号学分析、字形对比和历史语义研究工具来找到最符合输入语义的字形。
多维语义映射:通过 Word2Vec 或 BERT 语义空间中的相似度度量,将输入的概念映射到对应的字形。
我们设计一个 多层次的状态机模型,每个状态代表 DIKWP 框架中的一个层次,具体从 数据层(Data) 到 目的层(Purpose) 的转化。
步骤:初始状态(数据层): 输入的语义需求首先被转化为原始的视觉和听觉数据(例如字形和发音),这些是最基础的感官输入。
例如,当输入“山”字时,系统识别字形并关联其在视觉上的表现。
信息层状态: 接着,系统会将字形与实际物体或情境进行对比,开始形成字形与其具体含义之间的初步联系。
知识层状态: 在此阶段,系统会通过重复的反馈和修正,稳定字形和字义的关系,逐步将字形与文化背景、语境等更加抽象的概念关联起来。
智慧层状态: 系统能够在此层级进行推理和迁移,理解字形背后的更多象征意义,进一步扩展字形的应用和深层次的文化内涵。
目的层状态: 最终,系统输出符合需求的汉字表达,并通过上下文进行调节,输出符合语境的表述。
状态机设计:使用 有限状态机(FSM) 或 马尔可夫链(Markov Chain) 来实现不同层级的状态转移。
深度学习:使用 RNN(循环神经网络) 或 Transformer 模型进行上下文理解和层次化的生成。
在这个环节,系统将通过多层次的 DIKWP 转化机制,将从输入获取的语义转化为符合需求的汉字。
步骤:数据层到信息层: 系统通过字形的感知,从简单的字形信息开始,构建更复杂的字义信息。
例如,从“山”字开始,通过感知字形和上下文,系统构建出“山”的象征意义。
信息层到知识层: 系统通过对“山”字在不同情境下的重复和记忆,形成对字义的系统化理解。
知识层到智慧层: 系统通过对“山”字深层次的理解,将其迁移到其他领域(如“山”作为稳固性、力量的象征)。
智慧层到目的层: 最终,通过上下文的调节,系统能够在不同的语境中输出合适的表述,如“大山”或者“高山”。
层次化神经网络:使用 深度神经网络 来对输入进行多层次的转换,从低层次的字形数据到高层次的象征意义。
上下文生成:使用 BERT 或 GPT 等预训练模型,生成符合语境的输出。
在这一环节,经过多层次的转化处理后,系统最终生成符合语义需求的汉字表述。
步骤:选择合适的汉字或字词: 根据 DIKWP 转化路径,系统选择并生成最合适的汉字。此时,字形不仅仅是一个视觉符号,而是包含了丰富的文化、象征与意义。
生成表述: 在最后的 目的层,系统输出具体的汉字表述,如“山”、“大山”,以及在特定语境下的创新汉字。
生成模型:使用 Sequence-to-Sequence 模型进行句子的生成或字形的创新。
生成对抗网络(GAN):对于新的汉字或创新性表达的生成,使用 GAN 技术进行更丰富的表述创造。
通过将 DIKWP 语义数学框架 融入到汉字生成与表述过程中,我们实现了从 语义空间 到 表述机制概念处理 再到 概念空间 的深度转化。这个技术框架不仅支持从简单的字形到复杂的语义生成,还可以在不同语境下进行创新和优化,为未来的 人工智能 和 自然语言处理 提供更加智能和灵活的语言生成机制。
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