Nlp IBM Watson能从句子的上下文推断吗？

我的意思是，例如，当我们说一些东西来描述一个场景时，沃森能理解这个场景是什么样子吗？CycCop试图为人工智能设计常识，比如从知识库系统中理解和推断句子，但Watson使用统计方法进行自然语言处理（NLP）。Cyc Corp认为，统计分析无法让人工智能进行推断，我们需要基础知识进行推断。

你可以使用句子中的上下文信息将其置于特定类别中。例如，如果你有100种不同的场景“类型”（户外、海滩、山地、室内、城市等），你可以创建一个分类器来识别不同的描述，并能够正确地将以前从未见过的句子分类为各自的场景类型

NLC是一个机器学习系统，不仅仅是统计分析，它能够学习特定单词和短语如何与特定类型的场景相关，还可以使用现代nlp技术（即单词向量）理解相似单词之间的联系

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这种方法的缺点是，您需要构建一组场景描述及其各自的类型，以便训练分类器（每种类型可能有5-10个样本），这可能是一项耗时的任务。然而，这种方法确实可以很好地扩展（如果你想识别一种新的场景类型，你只需要一些描述它的例子）

非常广泛。是的，你可以从任何文本中获得一些上下文（情感、对象等）。