MAP Framework及其在中文分詞中的消歧應(yīng)用.pdf

1、21世紀(jì)是各個學(xué)科不斷融合，共同發(fā)展的一個世紀(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。文章首先對人工智能和自然語言處理的現(xiàn)狀和困境進行了論述，認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)、認知和計算三個層次有所突破才行。 在神經(jīng)層次，文章基于生物神經(jīng)系統(tǒng)的進化和

2、現(xiàn)代腦科學(xué)對人腦的研究，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實例對假說進一步論證。根據(jù)這個假說，作者認為大腦內(nèi)部應(yīng)有一個統(tǒng)一的智能信息處理體系。結(jié)合認知心理學(xué)和Jeff Hawkins的記憶預(yù)測模型，在認知層次，文章提出了MAP Framework作為這個統(tǒng)一的智能信息處理體系框架。同時，認為聯(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)測三個過程是MAP Framework的關(guān)鍵。

3、文章對MAP Framework的基本組成和工作機制也進行了闡述。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)計開發(fā)的一個中文分詞系統(tǒng)。這個分詞系統(tǒng)具備短時記憶、長時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)想方式進行聯(lián)想，最終得到預(yù)測結(jié)果，并通過機器學(xué)習(xí)不斷更新記憶，通過

4、記憶、聯(lián)想、預(yù)測最后完成中文分詞工作。文章最后的測試顯示：通過大量的語料訓(xùn)練，MAP中文分詞系統(tǒng)對實際測試語料進行分詞測試，效果遠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)、認知和計算三個層次上來入手，也應(yīng)該是一條正確的研究途徑