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语言结构、机器学习与计算机语义——尝试实现一个面向儿童的问答系统摘要：在机器学习和大数据的背景下，如果能够找到自然语言的内在结构，那么计算机通过学习就可以获得语义知识，从而理解、处理自然语言。而从认知论上，可以找到语言的内在的结构：语言表示了粒子在时空中的运动，并且按照概念判断推理逐步关系起来。这样，我们可以把自然语言看作一层，使用深层的DL语言来解释字词，并根据DL层的连接来判断字词如何组合出短语句子，从而得出语言的结构。然后，有了结构，就可以进行机器学习（记录语义）；有了学习的知识，就可以进行推理运算。基本的流程。1，对于字词。人工编辑他们的基元结构，从而形成从基本概念生成复杂概念的字词系统。2，对于短语和句子。机器自动地根据字词的基元结构判断其中的连接关系与句法结构，并且记录这些关系作为知识。3。对于问题的求解，先处理问题的语义，机器自动地顺着知识关系进行检索与计算，得出问题的答案。另外，因为有基元结构是多维的，所以使用向量的方式来表示：字词的基元结构通过向量来表示相互关系，短语句子通过向量来检索建立连接关系，推理的时候也顺着向量的关系来检索答案。具体的工程目标。这个工作需要编辑字词库与句子规则，需要学习语料，需要编辑推理规则，这些都要花细致的工夫。所以先做一个小规模的儿童所理解的语言，这是自然语言的子集，大概5000字词，比较容易实现。得出的目标是希望在加上语音模块之后，可以与儿童进行简单的对话。这样应用到玩具中，让玩具真正具有智能，再加上一些学习视频资料以及触摸屏交互，对儿童玩具市场很有吸引力。当然，计算机语义的更大目标，还是希望加工常用的10万汉语字词，从而实现通用的计算机语义处理。-----------------------------------分割线，下面细致的情况有兴趣的话可以看下去------------------理论基础这种语言内在结构的理论基础，主要是康德的认识论。语言是人的特殊活动，所以计算机处理语义要理解语言的结构，就要从人的认识出发。康德从时空表象开始，按照内在的结构描述了概念、判断、推理的过程。那么，虽然自然语言是多种变化的，但他们之所以有意义，就是因为他们符合时空粒子运动的内在生成与连接的过程。也就是说，康德的理性框架能够为自然语言提供一个结构。当然，结构还只是空白，但机器可以按照结构来学习大量语料，从而获得知识。然后，可以根据输入的问题，顺着知识关系来进行推理。所以，语言结构加大数据学习，是这个方案的根本。与其他语义方案的不同，也在于处理了语言的内在结构以及可以进行机器学习。处理语义大致有两种方法，一种是本体工程，像框架语义学、语义网等，一种是Hownet的义原法。本体工程不使用深层结构，通过字词的相互关系来描述语义，但机器无法自动识别学习相互关系，需要手工编辑，几乎很难完成这个工作量。Hownet的义原虽然有深层结构的生成性，但过于简单，没有相互连接的规则，也无法自动识别连接，所以机器识别学习这一环也没法做到。所以，这种方案主要就在于使用字词的基元结构来标注字词连接的关系，从而可以进行机器识别和学习，然后根据学习到的知识进行推理加工。四个部分的处理下面分四个部分来说：字词、短语、句子、推理。第一，把字词的语义解释成时空中的节点。1，分名词、动词、形容词等类，名词使用序列、生成、组合/运动、力量/形状、时间、集合这八个基元来解释；动词使用主事、受事、动作描述、凭借、环境五个论元来解释，形容词使用主词、序列形式、形容描述三个论元来解释。这三种中名词是根本，动词形容词都基于名词来展开。2，名词的序列、生成、组合描述了这个名词是如何生成的，这样就把所有名词分层成一个树形结构，底层的名词生成了高层的名词。这与Hownet的结构类似，只是每个名词都要表示出这八个基元，从而为连接与推理提供判断依据。3，具体的编辑，可以把《现代汉语词典》的标准释义作为名词的组合内容、动词的动作描述、形容词的形容描述；可以从CCD中找到动词和形容词的论元；可以从Hownet中找到名词的序列、生成。所以需要做的编辑主要是名词的运动、力量、形状、时间、集合，而不是全新地编辑字词库，工作量就可以接受了。第二，根据同源原则，字词连接成短语。1，在语言的内在结构中，几个字词能够组合成短语句子，是因为他们是同源的，从而按照某种关系组合起来。所以，寻找短语中字词的相同点，并且标注出是什么关系，就明白了短语的语义结构了。2，计算机处理可以倒着从关系入手：根据四种关系所涉及到的基元类别，查找两个字词可能的同源节点。判断关系有四类（短语和句子都是如此）：质量、活动、关系、情态。质量是时空粒子的量化；活动是运动所表示的事件；关系是属性、因果、交互（每一种都可以细化为三种：序列属性范围、生成因果凭借、组合交互同位）；情态是情态算子的二阶判断