08 2021 档案
摘要:人工智能“理解”话语了吗 ——《我们赖以生存的意义》读书笔记(下) (PS. 本文首发于知乎~ 地址在这) 六、小结模拟,还原真相 在上一节中我们知道,单词和语法结构是组成话语的积木,理解句子的意义需要具备辨认积木并加以组合的能力。那么,实际运用这些积木的流程是什么样的? 人类语言有一个特点,是线性
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摘要:人工智能“理解”话语了吗 ——《我们赖以生存的意义》读书笔记(上) (PS. 本文首发于知乎~ 地址在这) “这是一本关于你如何理解语言的书。” 前不久花了一周的时间读完《我们赖以生存的意义》(英文名《Louder Than Words》)觉得非常有意思。看完后对关于语言学和认知心理学中一些模糊的问
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摘要:在上一篇文章中,我们介绍了什么是概念化和组合性,而常识推理对于判断新组合的可靠性是十分重要的。
往泛了说,常识推理是附属于自然语言推理(NLI)领域的一个子任务。除了之前提到的WSC之外,近年来面向NLI的benchmark任务数量在飞速增涨。尤其是2018年,涌现出了比以往任何时候都规模更大且数量更多的benchmark。
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摘要:现实世界中概念的组合是无穷无尽的,缺训练数据就补训练数据的方法只是杯水车薪。而人类的推理能力是及其复杂的,它依赖于概念化(conceptualization) 和 组合性(compositionality)
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摘要:There are multi-grained semantic units in natural languages such as word, phrase, sentence, document. We have seen how to learn a word representation in [link]. In this post, we will focus on phrase, sentence and document representation learning.
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摘要:Word representation is a process that transform the symbols to the machine understandable meanings. Now we start to discuss some ways of obtaining word representations.
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