【李白96:想哪扯哪,不离其宗】

白:
“《舌尖3》被骂看了吃不下饭,不如来吃炭烧牛蛙吧”
看见了“如来”。

李:
不是问题 trigram 搞定的事儿 : 不如/来。

难的是,

如来请打的 不来也没问题。
要不如来 要不活佛 总之是神就行。

其实,“如来请打的”(if coming please call a taxi)并不能完全排除“如来(佛)”义,虽然语用层面可能性几为0:菩萨请打的 不来也没问题。

白:
“墙内开花墙外香,我转基因抗虫水稻获得美食用许可”

李:

此处不破别处破,唉。“食用”的是“许可” 哈。“许可”、“计划” 等以前论过,是另类,修正一下。

白:
“李书福买奔驰了”

李:

李:

这个 VG 与 这个谓语算是啥关系?形式上似乎是主谓,又好像是说因果关系:

if 看了then 吃不下饭

这类东西中文巨多,算是中文区别于欧洲语言的一个特点。突然想到试试有道翻译,结果:

哈 它不跳坑,搞不清就无视,反正给你一个顺溜的句子出来。这就是神经MT:(1)化有为无:“看了”;(2)无中生有:“我”(此处的无中生有倒是赶巧对路了)。这还不算神经最大胆的地方。更糟糕的是指鹿为马,也见过不少,以前举过一些例子。

白:
“哈佛机器人研究全景图:超越想象,完爆科幻”
机器人-研究-全景图,完美SVO
A panoramic view of harvard robotics
翻得很不错

他为什么可以不管SVO的顺序,直奔主题呢?因为离他最近的那些样本就是这么做的,没有给通用规则的坑留下施展干扰的半点机会。反过来说,基于规则/符号的方法,理应给出例句距离测度的更好估值才对。做不到是不尽职。

所有例句均取自机器人处于研究阶段且机器人尚不具备独立研究能力时期的信息来源,所以科幻场面基本不在考虑之列。包括“机器人专家”究竟是机器人领域的人类专家还是机器人本身就是专家,也是同样问题。

李:
“全景图” 也是那个“另类” 与 “计划” 一样:

机器人-研究-计划

当然,假以场景,任何例外都可以存在:

机器人研究计划后决定马上改变原计划,立刻向人类发起攻击。

白:
After the robot research project decided to change the original plan immediately, immediately launched an attack on the human.
这里果然中招

李:
可以预示的,如果不这样才奇怪了。与“研究计划”类似的,是食品和菜名:“烤土豆”。后者更有意思,VO 关系不变,但一个是【 VO】,一个是 【(被)V 的 O】。

关于符号系统和符号推理,貌似亦步亦趋直接模拟人的思维过程。感觉不仅缺乏弹性,常常也很拙。以前说过,“符号主义基本是人类自己跟自己玩。符号系统很多时候就是个自娱自乐的游戏”。不止一次遇到过这样的情形:符号命名不好,系统受到批评或遇到疑虑,后来把符号重新命名了,原来的批评者就接受了。所以说,很多时候就是一个助忆符的选择问题。复杂的符号系统特别讲究命名,虽然命名没有任何理论价值。有一个符合人类思维习惯的命名方法,复杂的符号系统才可能建成,并持续被维护。这跟复杂的程序必须用高级语言去写,没人可以维护一个复杂的汇编语言程序的道理相同,虽然理论上高级语言并没有汇编语言不能实现的能力。

关于“休眠唤醒”(【立委科普:结构歧义的休眠唤醒演义】),想到几点:

1. 唤醒就是 patching,补漏,机制上就是对结构就如nodes一样,可以局部重新来过,更新:老的关系可以切断,新的关系可以建立,因为条件不同了。

2 需要建立两套feature系统,一套明,一套暗:明的系统按部就班,可以是 deterministic,但可以随时更新;暗的那套深藏不露,平时就当没有。唤醒的时刻 就是变暗为明的时机。

 

 

【相关】

【立委科普:结构歧义的休眠唤醒演义】

【语义计算:李白对话录系列】

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liweinlp

立委博士,自然语言处理(NLP)资深架构师,Principle Scientist, jd-valley, Netbase前首席科学家,期间指挥团队研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的分析(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个美国国防部的信息抽取项目(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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