ITuring专栏

自然语言理解中涉及到的每一个概念都与语义空间（Meaning）的每一个值对应，虽然概念不可避免地会包含某些子概念，但概念与子概念在语义空间中所对应的值是平等的。当然，为了提高程序的可读性，也为了程序的可扩充性和可维护性，我们必须将这些值分成一个一个的小段，每个段为某个特定的概念集合所占有，凡属于该概念集合的每一个概念都能而且只能与该概念集合所对的语义段中的一个值相对应，为了支持概念的树形结构，允许

        矛盾的存在诱发辩证的产生，接受矛盾自然也就接受辩证的思维，所以允许自然语言理解系统中甚至在AI系统中存在多个相互矛盾的集合，而使用存在矛盾的集合时则辩证地选用。 

 　　建立一个人机对话系统时，先建立一棵话题树，话题树的根结点就是话题，然后话题分为几个大方向的话题，这些话题表现为这个话题结点的子结点，或者叫子话题，对子话题又可以分为几个更细的方向，同样作为该子话题的子结点，称为子话题的子话题，如此细分下去，直到该话题结点能确定一个句子的意思，并给出相应的回答，这个结点的是树的叶子结点。　　在回答方面，必然会存在一些没办法分析的句子，这可能是因为系统的

 　　或许语法的存在本来就是荒谬的，我们日常说话的时候并不会去注意我们表达一个意思的语法是否正确，只是我们说话自然而然是这样说的而已，或者说我们是顺着惯性一气儿说出来的。想想我们还是牙牙学语的时候，谁教会了我们语法呢，没有，只有从上小学开始，老师开始教我们写文章或阅读的时候，他们才教我们语法，我们也才开始懂得什么叫语法，并会下意识地用语法去分析一些句子，但潜意识里我们似乎并不会去理会我们是否按

 　　符号系统的特点：精确性与间断性，基于精确性的模糊性与基于间断性的连续性。精确性到模糊性转化的实质是间断性到连续性的转化。通过精确性实现模糊性与通过间断性实现连续性的根本立足点是：当相邻两个间断点之间的距离小于某个阈值且这个阈值小到不足以某种效应放大的方式影响人类对事物的认可性感观时，就认为这两个间断点是连续的。 

 　　关于说话语境的识别，或许可以用以下技术来实现：　　整个系统还是成一棵话题树结构，每个话题的类型识别函数对它所管辖的子话题遍历两偏，如果两偏遍历都没找到适合的子话题入口，则函数返回0。即借助函数的调用栈来识别当前正在谈话所处的语境。这样，对于不能识别子话题的抛出娈成由子话题的类型识别函数返回0来实现。如果是系统不能理解的语句，则由树的根结点（即topic结点）的类型识别函数返回0来实现

 　　要实现自然语言理解系统与外界的接口，不能囿于字符串的输入和字符串的输出，如果这样的话自然语言理解系统的应用范围将局限于对话系统和机器翻译。如果模拟事件驱动机制的思想采用语义驱动机制（即自然语言理解系统对一个输入进行语义识别后，将执行一个预定义好的函数，至于该函数要完成什么功能，则由用户实现）的思想，那么此自然语言理解系统将可以应用到每个需要用到它的领域，比如用于对话系统的实现，则只需在预

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