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2019-8-26 0:28:03
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  英文译文:King - Man + Woman = Queen: The Marvelous Mathematics of Computational Linguistics

  核算机言语学急剧扭转了研讨人员进修和了解言语的方法。应用数学运算处置很多词语的方法,也让咱们开端以相同的视点考虑单词与词语之间的联系,而这无望能让机械了解人类的言语。

  数字运算方法恰好阐明晰一个词语与另外一个的联系有如许近,这也是关于它们怎么被运用的紧张要素。Olympics(奥运会)这个词能够会显得与 running(跑)、jumping(跳) 和 throwing(扔) 之间有更多联络,而与 electron(电子) 和 stegosaurus(剑龙) 就没那末严密了。这组词语的联系能够被以为是一个多维向量,它描绘了 Olympics 是如安在言语内运用,它自身能够被以为是一个向量时间。 ?

  国王 - 汉子+姑娘=女王

  这类新办法让言语像领有准确数学特点的向量时间同样被看待。如今,言语学研讨曾经转酿成为了研讨数学向量时间的成绩。现在,澳大利亚墨尔本大学的 Timothy Baldwin 和其协作伙伴开端探求向量时间的一个数学特点:在统一时间中加减向量,然后发生另外一个向量。

  他们评论的成绩是:向量之间的拼合有甚么含义?在探求这个成绩的进程中,他们发觉向量之间的差别,是进修言语和理解词语之间联系上的壮大东西。

  理解怎么考虑这些词语,并让它们像向量同样停止加减法,最简略的办法是举比如。比方下面两个:

  • 国王 - 汉子+姑娘=女王。换句话说,在向量中参加关联的词语“国王”和“姑娘”,与此一起减去“汉子”,就即是与“女王”关联的向量。这描绘了一种两性的联系。 ? ??

  • 另外一个比如是:巴黎-法国+波兰=华沙。在这类比如中,巴黎和法国之间的矢量差别,可以得出都城这一律念。

  Timothy Baldwin 则讨论了这种办法有多靠得住和有用。依据词语研讨的语料库数值,他们比拟了向量联系会怎么扭转。比方,他们会在维基百科、Google 新闻、路透社新闻的词语语料库中,停止一样的向量联系的研讨。

  为了找到谜底,他们寻觅了很多与分类词语的联系关联联的向量,囊括实体及其局部之间的联系,如飞机和座舱;以及一个举措与所波及目标之间的联系,比方打猎和鹿;名词和团体名词,比方蚂蚁和戎行。研讨还囊括了一系列的语法联络——名词和它的复数,如 dog 和 dogs;动词和它的曩昔式,如 know 和 knew;动词和第三人称复数,如 accept 和 accepts。

  让机械了解言语

  后果非常乏味。Baldwin 示意,在这些联系中抓取的全副向量,整体上在每一个语料库的向量时间中,都造成了严麋集群。

  但也有一些乏味的异样值,在词语有一个以上的含意时,就会在向量时间中发生有歧义的描绘。在第三人称复数集群的比如中,囊括 study 和 studies,run 和 runs,increase 和 increases,一切这些单词便能够作为名词,也能够作为动词,因而也会歪曲这些向量。

  这是一项乏味的事情,不外除了言语学研讨,另有甚么理想含义呢?一个不言而喻的谜底是:帮忙机械了解人类的言语。别的,帮忙机械停止更好的言语翻译。你能够曾经想到了两个比如:微软 Skype 及时翻译,以及 Google 翻译。

  值得一提的是,在这一范畴的开辟者和驱能源之一,那是 Google 和它的机械翻译团队。Google 发觉,出如今英语中的矢量联系,凡是也实用于西班牙语、德语、越南语,以及其余一切的言语。

  固然,因为言语领有共同实质,也有很多破例的状况,也恰是这些特别性招致了机械翻译算法的成绩。因而,寻觅可以找出词语歧义性的方法,无望供给一种有用处理这些成绩的办法。

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