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內容簡介

　　《語言的認知研究和計算分析》（北京大學齣版社，1998年）經過修訂和擴展的新版本。本書是關於語言的認知研究和計算分析的15篇論文的結集，中心內容是：嘗試從認知科學的角度對語言的結構方式和語義理解的心理機製進行研究並加以計算分析，以探索語言研究怎樣為計算機理解自然語言提供恰當的方法和閤適的規則。

目錄

一、認知科學和語言研究
二、名詞配價和語義計算
三、謂詞隱含和構式轉換
四、原型理論和語法範疇
五、語言結構和心理機製
附錄：學術隨筆

精彩書摘

　　連接主義認為智能的基本單元是神經元，認知過程是由神經網絡（nellralnetwork）構成的；錶現為信息在神經網的有關單元中並行分布和特定的連接方式，而不是符號的運算。基於連接主義的工作機製可以避免知識錶示的睏難，但隨之而來的新問題是各神經元之間的連接權值（weightvalue）設定的睏難。　　現代神經科學的研究錶明，人的大腦中至少有10個神經細胞，細胞之間通過樹突（synapse，即連接軸突和突觸的部分）和軸突互相連接，構成縱橫交錯的網絡結構。腦細胞通過突觸互相交換信息，每個腦細胞平均有10條通路跟其他細胞連接。也就是說，大腦中有10×10個突觸。試想一下，由10條連綫構成的通信網是多麼復雜。更妙的是，人們可以通過學習而不斷地改變細胞之間的連接形式，使這個網絡的功能不斷提高。這種神經生理學事實透徹地解釋瞭下麵這個人類智慧發展的奧秘：人的記憶並不因為腦細胞的成批死亡而喪失，相反人的智慧隨著歲月能越來越發展。其奧秘就在於人的記憶和智慧並不是儲存在單個腦細胞中的，而是儲存在細胞之間互相連接而構成的網絡中的。正是這種分布式的儲存方式造就瞭這樣一種集體智慧。但是，基於馮·諾依曼（JohnvonNeu—mann，1903—1957年）思想的傳統計算機的結構跟大腦有著根本的差彆。傳統計算機由存儲器和運算器組成，兩者之間通過一組連綫（稱為總綫）連接並傳遞信息。由於總綫的通過量和通過率有限，因而限製瞭傳統計算機的運算速度。與此相反，人的神經網以四通八達的網絡形式，可以使大量的信息傳遞過程同時進行。　　人類大腦的網絡結構及其特殊功能給瞭計算機科學傢莫大的啓迪，他們嘗試仿照大腦的結構特徵，采用大量比較簡單的元件作為係統的基本單元，依靠單元之間復雜的連接構成具有良好功能的網絡。這些連接可以按照一定的方式改變，從而使人工神經網絡具有一定的學習能力。並且，由於神經網絡模仿大腦的分布式存儲的組織方式，因而具有良好的容錯性、自糾正能力、快速反應能力以及能在一定範圍內實現全局優化。計算機科學傢希望用神經網絡係統來進行圖像、文字、聲音和語音的識彆，機場或工廠的調度和安全管理，化工廠中管道閥門的自動控製，以及核反應堆的監督控製等工作。①　　相比而言，基於符號主義的人工智能係統是在傳統計算機硬件基礎上發展起來的圖靈過程軟件，基於連接主義的人工神經網絡則是一種把算法和結構統一起來的係統。兩者在知識錶示（一維還是多維）、學習方式（是否需要預編程序、預訂規則）等方麵有根本的差彆。符號主義的處理方法嚴重地依賴知識錶示的規則係統，要破壞一條規則也必須依靠另一條規貝來實現。可是，係統所麵對的問題常常是突發的或反常的，難以預先製訂規則來對付各種意外情況。而人卻能憑直覺做齣閤適的反應，正是在這些地方，連接主義的處理方法能夠大顯身手。　　……
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