37、语言理解与意义探寻

语言理解与意义探寻

1. 语言理解与表达的关系

语言理解与表达是一个复杂的过程,其中存在诸多难题。最困难的问题之一是语言操作在时间进程中的进行与瞬间把握句子之间的对比和关系。

1.1 理解句子的时间节点

我们在何时理解一个句子呢?是在说出句子之后,还是在说出句子的过程中?如果是在说出过程中理解,这种理解是像句子形成一样的清晰表达过程,还是一种未明确表达的过程呢?若为清晰表达的过程,它是否必须与句子形成过程像投影一样相互关联,否则其表达就会独立于句子形成过程。

1.2 理解句子的类比分析

  • 与下棋的类比 :理解一个句子类似于理解一步棋作为棋步的意义。一个不懂棋的人看到别人走一步棋,不会理解这一步棋在游戏中的意义。理解地跟随一步棋和仅仅看到这步棋是不同的。
  • 与音乐的类比 :理解一个语言句子与理解一个音乐主题或乐曲更为相似。理解语言句子更接近我们通常所说的理解音乐表达。例如,我们按照特定方式吹口哨,想要将强度和节奏的变化达到特定理想状态,我们会说“因为我知道这一切意味着什么”,但具体意味着什么却难以用语言表达,只能通过转化为具有相同节奏的过程来解释。

1.3 语言能力与理解的错误类比

语言似乎将能力和理解表现为一种状态,就像牙痛一样,但这是一种错误的类比。例如,当被问到“你什么时候会下棋”时,会产生一些奇怪的现象。会下棋似乎持续时间很短,而一盘棋却持续很长时间。同样,如果“理解‘黄色’这个词”意味着能够使用它,那么就会有“什么时候能够使用它”的问题,这是关于一种倾向还是一

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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