17、探索双关语的计算奥秘:检测、生成与幽默机制

探索双关语的计算奥秘:检测、生成与幽默机制

1. 双关语序列测试与类型区分

在处理可能的双关语时,可利用语音模型替换双关语并测试生成序列的可行性。例如,对于 “How does Moses make his tea? Hebrews it” 这样的双关谜语,系统会依据语音相似性,将 “Hebrews” 替换为 “He brews”,再借助语言模型为结果字符串分配概率。显然,“He brews it” 在英语中的出现概率远高于 “Hebrews it”,说明恢复后的形式作为英语句子更自然。

双关语主要分为异文双关(heterographic puns)和同形双关(homographic puns)。异文双关中,双关词与其目标词形式不同,如 “jab” 与 “job”;同形双关里,双关词与其目标词拼写相同,像 “I was a banker until I lost interest” 中 “interest” 一词。从口语角度,也有类似的同音/异音区分,不过相关研究主要聚焦于在线文本中的书面双关。

异文双关通常较为明显,而同形双关则隐藏于普通语境中,只能通过其双重含义来识别。同形双关往往是意外产生的,语言模型在检测这类完美双关时作用有限,因为它与使用语境融合得太好。检测同形双关需关注与话语更大主题相呼应的次要含义,这就涉及到词意消歧(Word Sense Disambiguation,WSD)这一计算过程。

2. 双关语检测系统与评估

2017 年的一项双关语检测任务从三个角度考量双关语:检测(给定话语是否包含双关)、定位(话语中哪个词暗示了双关的多重含义)和解释(该双关词在 WordNet 中的显著词义)。有十一个来自不同国家和机构的系

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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