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自然语言理解暨解释:专家知识表达与软件模式识别的匹配

已有 202 次阅读 2022-1-13 07:53 |个人分类:双语信息处理|系统分类:科研笔记

文言和现代汉语,人机结合把语篇对齐的文本进一步做成语句对齐的平行语料是很有意义的一件事情。

这就为成语典故词典和采用经典语录的例句和成语来解说字典每一个文言汉字的义项或词条提供了很好的基础素材。

反过来,再从字,辞,链,块,读,句(邹晓辉在徐通锵老师划分的五个类型的基础上增加了一个细分的类即由虚字组成的链),段,篇,形成八言和八语(涵盖了文言和现代汉语及其特点)。再进一步做汉英(法、德、意、西、葡以及俄、日、阿、韩等)双语全产业链的时候,就方便多了。每个语链及每种双语平行语料及字典词典乃至文法语法手册及其编撰者GitHub及其整个产业链和区块链三链之间的歧义,计算机软件也能自动识别并精准化解,给出精准的双向互译。其中,语链的链是虚字,而产业链的链是实字,区块链的链可以说是虚实兼有的。如果计算机软件也能像人类专家这样做到一分为三精准判断、自动识别、划分和翻译并举例解释,那就可以判定这样的软件机器人不仅通过了图灵测试暨中文字屋的检验而具备了超级人工智能,而且,还可以进一步用孪生图灵机暨形式化理解模型暨一系列的计算机双列表组成的超级双语知识库来查询并验证该翻译软件机器人是否真做到了社会人对八言和八语的每一个类及其例的理解程度(即专家知识表达与软件模式识别达到了系统工程化匹配的程度)。




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