计算音系学:原理、方法及未来发展

计算音系学是计算语言学的一个分支,自然语言处理中的文语转换、语音合成和语音识别都与其密切相关。本文首先对计算音系学及其研究对象进行详细介绍,接着详细分析了计算音系学的两种主要研究方法——有限状态模式和联结主义方法,最后依据国内外音系学研究现状,指出自然语言处理以及计算机科学研究应更多地关注和研究自然语言的音系现象,利用数学、逻辑学等工具,多维结合,共同推进人工智能的发展。

带消解的联结主义计算模型

神经-符号系统建立是为了将符号逻辑系统和联结主义系统进行统一,以实现符号运算和数值计算之间的对应和转化,因此构造出相应的联结主义系统以适应符号逻辑系统的推理规则具有十分重要的意义。本文以联结主义系统中的核方法(Core Method)为基础,定义了一组网络结构转化规则,通过神经网络自适应结构调整的方法来使核方法满足命题逻辑中归结原理这一经典的符号推理方法。改进的核方法在不仅在数值上与命题逻辑具有对应关系而且在网络结构上也有相似的规则。文章最后提出了关于核方法的神经网络中输入层和输出层的数值迭代规律的猜想,希望能够通过观察变量指派在实数空间的收敛情况来发现该网络对应在符号逻辑系统中的规律。?