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目錄TOC\o"1-2"\h\u485從語言智能到行業(yè)智能 115514一、自然語言理解之難 3249421.1自然語言解析 387131.2自然語言處理難在哪 32338二、神經(jīng)符號系統(tǒng)：Thewaytogo 4303492.1學(xué)習(xí)范式的局限 4117372.2符號主義和聯(lián)結(jié)主義 446692.3神經(jīng)和符號融合的基本原則 527499三、面向?qū)ο蟮纳窠?jīng)規(guī)劃（OONP） 674923.1面向?qū)ο蟮纳窠?jīng)規(guī)劃概要 677413.2面向?qū)ο蟮纳窠?jīng)規(guī)劃架構(gòu) 711189四、深度好奇：從技術(shù)到產(chǎn)品 857164.1深度好奇的技術(shù)布局 843074.2深度好奇項目案例分析 922511五、總結(jié) 11大家都知道自然語言理解是NLP據(jù)學(xué)習(xí)可以得到一個具有足夠容錯性的集合，也就是說這個映射本身也必須是可以被學(xué)習(xí)ThewaytoCCG的。當(dāng)我們把這個技術(shù)用到特定的領(lǐng)域比如說法律和金融時，這就會帶來一定的問題:即我I圖1圖2的符號通入和這個神經(jīng)通路的對偶，它們之間因為有各自的特點；如說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用BP些有用的東西可以直接告訴機(jī)器而不需它再次花費重復(fù)的時間去學(xué)習(xí)了呢？這個里面就有圖3圖4多以來的工作總結(jié)：面向?qū)ο蟮纳窠?jīng)規(guī)劃（Object-OrientedNeuralProgramming）首當(dāng)我們?nèi)ダ斫庖粋€復(fù)雜的故事的時候我們往往需要把這個故事前面的理解加到推理的過程ReaderMemory，第一個是對象記憶，它是一個既有神經(jīng)的記憶；第三個是ActionHistory因為他是一個決策過程，它會把過去的一些操作都記錄圖5Tom偷了兩輛車，一輛白色奧迪和一輛寶馬，他把這兩輛車賣給John但是他只買了其中Action后兩個人物，一個Tom一個John，兩輛車，一輛奧迪一輛寶馬所以說事件之間的關(guān)系也6OONP系；它能夠做的其實是大概三件事情：第一是復(fù)雜的文本理解；第二是對話系統(tǒng)。對話系722095%，我們把此引擎接入某公安信息平臺，提供串并案和犯罪8案情解析引擎基礎(chǔ)之上，提供對多種形式的檢索，經(jīng)測試準(zhǔn)確率高達(dá)9

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