语言理解的模式

概述了心理学和AI科学关于语言理解研究的历史和现状,并试图展望该领域的研究前景.作者认为,随着研究的日益深入,心理学和AI科学的联系将更为紧密.心理学和AI的结合将有助于语言理解研究的进展.

MCP多处理机系统研究与设计

一、引言 人工智能(AI)中自然语言处理(理解)的研究在八十年代进入了并行处理阶段,国外已有众多研究成果[1]。进入九十年代,其研究水平已相当高,其中比较成功和有名的有美国卡内基·梅隆大学与南加利福尼亚大学联合研制的SNAP(语义网络阵列处理机),它由160个TMS320C32DSP芯片组成[2],用于机器翻译系统；美国卡内基·梅隆大学与日本NEC公司联合研制的大规模并行联想处理机IXM2,它由64个处理机组成[3],用于大规模并行句法分析。笔者1991年在澳大利亚墨尔本大学成功地用Encore多处理机系统进行了汉语并行句法分析[4]。最近我们承担了“汉藏英机器翻译系统”课题中的部分研究任务,进行了适用于MCP(现代汉语处理)的一种多处理机系统设计。

汉语中指代问题的研究及讨论

指代的解决对于自然语言理解的非歧义具有重要的意义重视篇章和故事情节的理解固然有助于解决类似的二义性问题，但所需的巨大知识库在实际系统中，无论是建立还是最终的效率和完备性均很难满足用户的需要．文章以第三人称代词为代表，分析其各种指代现象并进行分类通过语法分析和句子语义平面的主客观信息研究，利用格框架，提出了在上下文相关的语义环境中进行指代分类解决的思想，并给出了相应算法．

一种二维DCT快速算法及其改进

介绍了一种用１ＤＤＣＴ线性组合计算２ＤＤＣＴ的快速算法，并对该算法作了改进和补充．在原始数据预分组时改模Ｎ为模２Ｎ，实现了一次性正确分组，使算法原理简明直观并减少了附加工作量．推导出计算线性组合的具体公式并讨论了它的快速计算。

汉语句法分析中的核心推导

认知活动中的比较基点与守恒性在人类不断获取知识的过程中,比较是一切知识的来源。比较研究对于我们的认知过程有着重大价值。人们在认识世界、认识空间关系和运动关系时,必需选择一个比较基点,也可以称为出发点。原点或相对静止点、这样处理,有筒化认知和分析的明显效果,具有强化对比,凸显关系的作用,还可以避免表达中的循环推断和冗余信息。例如分析一个家庭结构。

基于核心推导的句法分析

从认知心理学的角度出发，指出人类认知的特点在很大程度上影响着人类语言；提出了核心推导在句法分析中的作用。