漢語語用移情機制及其套用研究

內容簡介

人類話語的輸出結合了經驗和推理，是一個因應環境的綜合優選過程，具有兩個特徵：梯度性和機率性。其形式化難點在於諸多語境因素的參與和篩選，然而都可以在移情特徵下獲得統一。本書正是探討這種基於移情的統一優選機制，以期將優選論、移情和人工智慧等結合起來，探索言語形式化的一個新的研究路徑和套用領域。

圖書目錄

第1章優選論與預備知識1

1．1優選論出現的背景及述評1

1．2優選論的理論發展模型4

1．3優選論的理論預備16

1．4機率與移情優選46

第2章移情的本質與研究價值66

2．1美學中的移情66

2．2語言學中的移情68

2．3移情現象的本質特徵69

2．4語用移情及其在漢語中的表現71

2．5移情優選研究的價值76

第3章移情研究困境與優選論級差模式81

3．1移情現象研究的困境81

3．2句式和移情值之間的共變84

3．3優選論對移情現象描寫的可行性93

3．4優選論級差評估模式評價97

3．5移情級差評估模式的案例分析102

第4章機率語法與機率優選模式118

4．1語言的機率性118

4．2機率語法及相關討論120

4．3機率優選評估模式及特點147

4．4移情機率評估模式的案例分析151

4．5不足之處183

第5章移情優選的制約條件186

5．1制約條件的本質屬性186

5．2制約條件的類別192

5．3制約條件的設立與等級排列196

5．4移情制約條件的歸納202

5．5移情制約條件的特點與歸納原則205

5．6漢語移情制約條件的部分構擬與相關討論208

第6章移情優選與自然語言處理212

6．1自然語言處理中的移情優選212

6．2自然語言處理中移情優選的設計思路224

6．3移情和情感的交叉與機器的處理方式234

第7章神經網路在漢語移情優選上的套用240

7．1機器學習排序模型概述240

7．2基於RankNet的移情優選排序模型247

7．3RankNet算法的改進策略262

7．4特徵提取層的主要方式264

7．5特徵提取的混合模型與相關探索281

7．6實驗結果及分析291

第8章自然語言處理中移情優選發展趨勢及相關問題295

8．1自然語言處理中移情優選的可能發展趨勢295

8．2自然語言處理中移情優選涉及的相關領域301

附錄漢語語用移情神經網路實驗模型結構圖306

漢語語用移情機制及其套用研究

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