Nlp 有人知道任何使用Lambda演算的计算语义的真实系统吗？
我想知道计算语义学是否真的用于任何真实世界的系统？（简单示例和示例）。我想看看实际系统是如何工作的 在现实世界的任何系统中，实际使用计算语义似乎都有很多问题：Nlp 有人知道任何使用Lambda演算的计算语义的真实系统吗？,nlp,lambda-calculus,first-order-logic,Nlp,Lambda Calculus,First Order Logic,我想知道计算语义学是否真的用于任何真实世界的系统？（简单示例和示例）。我想看看实际系统是如何工作的 在现实世界的任何系统中，实际使用计算语义似乎都有很多问题： 似乎仅仅用词性标记来标记句子是容易出错的 但是您还需要一个可靠的分析树，它容易出错，并且一个句子可以有许多有效的树 找出代词所指的实体容易出错 单词消歧也是错误的另一个来源，在同一上下文中，多重含义可能是有效的 我能找到的任何与上下文无关的英语语法似乎都是不完整的 最后，在避开所有这些错误源之后，我们最终可以使用计算语义将句子转换为F
- 似乎仅仅用词性标记来标记句子是容易出错的
- 但是您还需要一个可靠的分析树，它容易出错，并且一个句子可以有许多有效的树
- 找出代词所指的实体容易出错
- 单词消歧也是错误的另一个来源，在同一上下文中，多重含义可能是有效的
- 我能找到的任何与上下文无关的英语语法似乎都是不完整的
这真的只是一个学术练习，还是计算语义学真的有用？对于自然语言来说，有几种比简单的lambda演算和上下文无关语法更好的方法，例如HPSG、Montague语法、TAG等等 例如，单词消歧可以通过马尔可夫链来处理 Siri、Google Now、Cortana和IBM Watson是现实世界系统的一些例子
Google Translate是另一个使用计算语义的应用程序。与简单的lambda演算和上下文无关语法相比，有几种更好的自然语言方法，如HPSG、Montague语法、TAG等 例如，单词消歧可以通过马尔可夫链来处理 Siri、Google Now、Cortana和IBM Watson是现实世界系统的一些例子 Google Translate是另一个使用计算语义的应用程序。我相信（请不要引用我的话），这项技术是由帕洛阿尔托研究中心（PARC，前身为施乐PARC）现已不复存在的自然语言理论和技术组发展而来的，利用lambda演算提供关于文本蕴涵的推论。idk我只在那里工作了一个夏天（大一，所以那里的大部分活动都非常活跃） 不管怎么说，这项“技术”是在30年的时间里发展起来的，然后Powerset以1500万美元买下了所有这项技术的使用权，试图从总体上破坏智能搜索。然后Bing的胖子出现了，吞下了nom nom nom，然后继续吞噬整个研究小组。主要的核心调查人员现在只在斯坦福大学担任副教授。悲哀。我相信（请不要引用我的话）这项技术是由帕洛阿尔托研究中心（Palo Alto Research Center，原名施乐帕洛阿尔托研究中心）现已不复存在的自然语言理论和技术小组（PARC）发展而来的，它利用lambda演算来提供关于文本蕴涵的推论。idk我只在那里工作了一个夏天（大一，所以那里的大部分活动都非常活跃）
不管怎么说，这项“技术”是在30年的时间里发展起来的，然后Powerset以1500万美元买下了所有这项技术的使用权，试图从总体上破坏智能搜索。然后Bing的胖子出现了，吞下了nom nom nom，然后继续吞噬整个研究小组。主要的核心调查人员现在只在斯坦福大学担任副教授。悲哀。Watson似乎使用厨房水槽的方法（100+多种IR/NLP技术的管道）。对于机器翻译，统计和端到端深度学习技术占主导地位。语法似乎是另一个基于规则的系统，在人工智能中通常是失败的。我认为计算语义学是一种学术练习，当我们能够成功可靠地进行符号推理时，有一天它可能会很有用。沃森似乎使用了厨房水槽方法（100+各种IR/NLP技术的管道）。对于机器翻译，统计和端到端深度学习技术占主导地位。语法似乎是另一个基于规则的系统，在人工智能中通常是失败的。我认为计算语义学是一个学术性的练习，有一天当我们能够成功地可靠地进行符号推理时，它可能会很有用。