【语言学小品:苹果发布 iPhone 7 的“话术”】

我:
前一阵提到汉语 if-then 简约式对parsing的挑战。昨天又遇到一些例子,也是极少显性形式痕迹,可是人就理解为 if-then: “中国出生,美国长大,如何申请回国定居?”

VP1, VP2, how VP3

中国出生,美国长大,如何申请回国定居?
== 【如果】【一个人】【在】中国出生,【并且】【在】美国长大,【那么】【他/她】【将】如何申请【他/她】回国定居【的paperwork】【呢】?

省去了多少玩意儿,简约的中文!

这种句式听起来很顺耳,普罗没感觉有理解或缺省的问题。仔细看,也不能算没有形式痕迹,这样的 pattern 似乎就应该是这样的理解(?):

VP1(, VP2, …), how VPn?

一旦匹配上,还有其他的语义可能吗?VP1 到 VPn-1 都是 AND 条件, VPn 才是虚拟条件的结果。

白:
不甜不要钱,不甜的不要钱
一个意思,形式上真要拉开那么大差距吗
理解为省略“的”,就是单。理解为省略“如果……则……”就是复句

我:
的字结构,是一个短语与从句的中间怪物,英语的 what-clause 亦然。

白:
如果依照“懒人定律”,无论如何过程简约、结果简约的理解优先。
用最小能量补齐者优先

宋:
不完全一样。瓜主指着一堆瓜说“不甜不要钱”,意思是我保证个个都甜。“不甜的不要钱”口气软一点,是说我不保证每个瓜都甜,如果你买到的瓜不甜,我就不收钱。

白:
您的例子只能区分省略掉的名词加的是存在量词还是全称量词,不能区分省略掉的小词是“的”还是“如果……则”

我:
@宋 好区分。不过,这种口气的软硬真地很 subtle,广告商似乎常常有意利用这种 nuances,来忽悠老百姓。同样的广告词,软的方面理解才是实在的,广告商希望听众往硬的方面理解,来凸显其底气。“不甜不要钱”,就是这样的话术。它的实际意义和法律意义等价于“不甜的不要钱”。但它想传达的却是,我的产品多牛,根本不可能不甜,不信我愿意跟你打赌。

白:
不管软硬,真遇到不甜的(逻辑反例),肯定是哪个瓜不甜哪个瓜不要钱,不会整堆儿不要钱。不信试试。

我:
不用试吧,@白硕

说到“话术”,昨天看苹果发布会,体会才深,从乔布斯时代到现在,苹果最经常用到的忽悠信众和普罗的话术就是:iXyz is the best Xyz ever made by Apple
这种话是宇宙真理,没有丝毫信息量,却听上去似乎是最有力量的广告词。

白:
有sentiment就够了

我:
尼玛做电子产品,不是越做越好,难道越做越坏?新一代比起前面的几代好,不是理所当然吗?这里的 best 不就是这么声称吗?屡试不爽,把全世界当傻瓜,可是全世界还就愿意当傻瓜。没人 question 或反讽。我要是苹果的竞争对手,就专门做一个宣传片,嘲讽这个“话术”。

白:
made和比较范围并没有硬捆绑呀。
不是硬性的

我:
是 iPhone7 与 iPhones 比较;iWatch Series 2 与 iWatch 1 比较

白:
也可以理解为横向比

我:
这是正式新闻发布:
San Francisco — Apple today introduced iPhone 7 and iPhone 7 Plus, the best, most advanced iPhone ever, packed with unique innovations that improve all the ways iPhone is used every day.“the

“the best, most advanced iPhone ever”

白:
又回到限定性非限定性问题上,聪明的一休

我:
逻辑上,剔除定语,就是 iPhone 7 is iPhone

白:
这个跟“媳妇是娘”那种剔除法一样不可取。

我:
苹果就是完全烂了,没有任何创新,也永远可以这样声称:
iPhone 7 is the best iPhone.
(iPhone 8 will be the best iPhone)
In fact, a new iPhone release is always the best iPhone.

白:
问题是,把苹果买在手里的用户,按照另一种理解,会有一种傲视天下的感觉。

宋:
马列主义的顶峰。
新顶峰。

我:
他要是真牛,应该说 iPhone 7 is the best smart phone.
不过他不敢

白:
苹果不蠢,只是蒙不了伟哥而已。

我:
只有谷歌 SyntaxNet 才傻乎乎地敢于不带范围地如此声称世界第一

 

 

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发布者

liweinlp

立委博士,弘玑首席科学家,自然语言处理(NLP)资深架构师。前讯飞AI研究院副院长,研发支持对话的多语言平台,前京东主任科学家, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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