27、文本分析中的类量子不确定条件句

文本分析中的类量子不确定条件句

在信息检索和自然语言处理领域，基于词项出现情况的文档简单表示方法十分常见。本文提出了一种基于不确定条件句概念的逻辑 - 概率方法，用于自然语言文本分析，其词法测量的公式灵感来源于理想量子测量的理论概念。该概念可用于生成特定主题的文本表示，旨在以简单的方式使文本中词项的使用与用户的预期相匹配。

1. 引言

用户的先验期望和知识如何影响其阅读文本的方式，以及如何引导其注意力在文本中移动，这是一个复杂且重要的问题。将这些影响纳入文本表示，可能是增强文本检索或处理系统能力的相对简单的方法。本文不直接探讨该问题，而是假设一个简单的答案，并在此基础上构建用于自然语言文本表示的理论概念。

关键概念是在词法测量之间定义的不确定条件句，它允许我们利用布尔逻辑和量子逻辑的结构和特征，将某些特征纳入文本表示中。自动获取自然语言文本中词项使用信息的过程可视为词法测量，可表示为如“词项 t 出现在文本中”这样的命题，并赋予其真假值。

命题之间的某些关系具有序关系 ⊑ 的性质。例如，若 P1 = “词项‘research’出现在本文中”，P2 = “词项‘research’在本文中出现两次”，则 P2 ⊑ P1。当满足两个条件时，由序关系 ⊑ 排序的命题集可称为格：存在一个高于所有其他命题的命题（上确界）和一个低于所有其他命题的命题（下确界）。

格中可定义两种运算：交 [A ∧ B] 是低于 A 和 B 的最高元素，并 [A ∨ B] 是高于 A 和 B 的最低元素。此外，还可定义补（对于命题也称为否定）的概念。

对应关系中不改变顺序的称为赋值。一种有用的赋值是将“假”或“真”赋予命题格，另一种重要的赋值是概率测量，