Nlp 自然文本的机器表示

我目前正在研究自然文本的高级机器表示。 例如 “我有一条狗，但我把它给了没有狗的丹尼” 会是

I.have.dog =1
I.have.dog -=1
Danny.have.dog = 0
Danny.have.dog +=1

像这样的

我正在尝试查找资源，但找不到匹配的主题。。 这类研究是否有有效的受试者名称？有资源库吗？

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自然逻辑听起来像是一些相关的东西，但它不是我正在研究的东西。请帮帮我

表示自然语言的意义是的领域。在这一领域，已经开发了很多框架，尽管基本框架仍然是一阶逻辑

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具体来说，您的问题似乎是如何识别语篇语义，这涉及到语言使用带来的信息变化。这是一个非常开放的研究领域，因此我们希望找到大量的研究论文和博士学位，但几乎没有现成的可用软件。

正如拉斯曼所说，这是一个非常开放的研究领域，称为计算语义学（计算语言学的一个分支领域）

在进入comp-sem世界之前，您需要了解一件重要的事情：那里的大多数人使用高级语言。我所说的高级不是指C，而是更像LISP、Prolog，或者最近的Haskell。计算语义学与逻辑非常接近，这就是为什么研究这个主题的人对函数和逻辑语言更为熟悉的原因——它们更接近于他们整天实际使用的语言

首先看一看谓词逻辑的一些基础课程对你来说也是非常有用的，因为这是基础文献通常认为理所当然的。 这篇文章很好地介绍了逻辑和语言之间的联系。这涉及到语义学的语言方面，这不会帮助您实现任何东西，但会帮助您理解以下文献。也就是说，至少有一些书会解释谓词逻辑，但如果你问我，任何对语言作为形式系统的表示感兴趣的人都应该学习谓词，可能还有直觉主义和内涵逻辑

让你看一看，你的例子很难处理 当前的comp-sem方法。不是不可能，但已经相当高了 难度。使之困难的是一部分（交易）的时态 使用时态和体时，通常会使您进入均匀语义，）但 你必须定义给予和拥有关系的方式 适用于此示例。（一个更容易使用的例子是，说“Ihad 一只狗，但我把它给了丹尼，丹尼一只也没有。“你知道为什么吗？”

让我们翻译“我有一只狗。”

（有一个对象x，x是一只狗，两者之间的关系成立。） “I”和x.）

这些句子将根据一个模型进行评估，其中“I” 常量可能已定义。通过依次评估多个句子， 然后，您可以修改该模型，使其跟踪对话

让我们给你一些建议让你开始。 经典的comp-sem系统是 ，其中放置几何图形 虚拟环境中特定颜色的图形。你可以玩它，因为在我链接到你的页面上有一个与Windows兼容的在线演示

关于这个话题最好的现代书籍可能是。它是用序言写的，但是 页面上有链接学习Prolog的源代码 （！）

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在Haskell上一门很好的计算语义学课程，这门课程比较新，但在我看来，在原始计算语义学方面没有Blackburn和Bos那么有教育意义。

你的表述有点滑稽，但如果没有更多关于你的目标和要求的细节，就很难对它进行批评。作为一个指针，也许您应该看看谓词逻辑，比如has（ref（I），dog），has（Danny，dog）。解析人称代词（我标记为ref（））是相切的，但可能是相关的。

∃x[dog(x) ∧ have(I,x)]