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对IS-LM模型的理解

诸学者对IS-LM 模型局限性的观点

和我的一点小看法

一、 IS-LM 模型的建立

二、诸学者关于IS - LM 经过查阅资料和上网搜索，我整理了关于IS-LM 模型的局限性有以下这样几点：（虽然是多篇文章的综合，但他们所列的内容内容大体都是相同的，看来真是天下文章一大抄，看你会抄不会炒）

①由于凯恩斯主义理论体系在早期是分析大危机后的“萧条经济”，因此早期的 IS-LM 分析框架采取了古典的具有刚性的价格，价格因素没有纳入早期的分析框架之中。

②模型所假定的政府调节市场的方式并非与现实相一致。LM 曲线是在中央银行使用基础货币作为目标工具的假设下推导出来的。因为现实货币政策的实施方式在 20 世纪 70 年代末发生了巨大的变革，很多国家并不是以货币供给总量为货币政策的最终目标，而是通过利率（特别是中央银行基准利率）的调整，通过公开市场业务来实施货币政策，产生对宏观经济的影响。

③LM 曲线只是简单地考虑了货币市场中的信贷市场，而没有考虑其他金融市场在货币政策传导和利率形成过程的作用。例如不同的资本市场和货币市场往往会起到相互替代或互补的作用。

利率，i 1936年出版

④用 LM 曲线代表货币政策要求使用名义利率，因为名义利率是持有非生息货币的机会成本，而总需求依赖于实际利率，利用 IS - LM分析框架难以在一个模型中处理名义利率和实际利率的差别以及它们对宏观经济产生的不同作用。

⑤传统的 IS - LM 模型没有将十分明确的预期模型纳入其中。尽管通货膨胀率远比价格水平的单次变动重要，也更受到公众的关注，但模型并不能决定通货膨胀率。

⑥罗默（2000）指出负面需求冲击导致的价格水平的下降在战后时期极为少见，而通货膨胀率的下降却非常普遍。

⑦与之相关的是，传统模型难以动态化，它往往局限于比较静态分析和短期分析。以Joan Robinson （1974）为代表的后凯恩斯主义经济学家集中批评了 IS - LM模型的静态均衡性质，这一性质忽略预期的作用。

⑧正如 Victoria Chick （1977）所言，IS - LM框架具有内在的不一致性，在处理价格变动以及财政和货币政策相互关系时存在重大缺陷。

⑨Chick （1977）指出，价格外生决定的假设使模型受到很大局限，即使将价格变动作为外生变量处理，IS 和 LM框架对价格信号的反应也不对称。货币需求是名义需求，价格水平的上升本身就会增加货币需求，从而引起 LM 曲线的移动。但 IS 曲线描述的是经过价格水平缩减的实际变量，固定价格成为关键的假设。

⑩IS - LM模型没有讨论供给方面。

⑾IS - LM缺少统一的微观基础，从而导致模型存在许多的内部冲突。

三、我的一点小看法

①既然老师让我们找IS-LM模型的局限性，那它肯定存在问题，因为老师是一个有原则的人士。当然看到许多学者的观点之后，确实感觉到模型不完善。

②曾经听某老师说过这样一句话：凡是简单的都是错误的，凡是复杂的都是没用的。对照此模型，发现它清。晰易懂，当然不能包治百病的解决问题。

③之所以说是自己的小看法，是因为我想到的应该已经有人想到了，只是我还没看到，所以就不能称之为新观点了。

④上述内容都是应老师要求要写些好玩的话，但感觉一点不搞笑，下面开始陈述我的看法：

第一，由于在考虑投资时主要考虑的是销售水平和利率，那被忽悠的因素应该如何解释，其中投资更多的指的是企业购买设备而进行投资，而家庭住宅投资却没有包括进去，住宅投资是为了享受而不是扩大再生产。GDP中投资是包含这两部分内容的，但这这个模型中却将住宅投资省略了，会不会造成模型的不准确。

第二，因为投资关系只是给了一个简单的相关关系，却没有像消费给出的线性关系那些确定，当产出和利率同时变化时，如何来确定投资的变化就成为了一个难题，我们是不是应该从实际中来考虑投资关系，得出一个有规律的关系，可以是的在解决问题时会使得它更加的明确。

自然语言理解

自然语言理解自然语言也就是我们是日常使用的语言，像各国语言汉语，英语等只要能完成人们之间相互交流的语言就成为自然语言，自然语言是人类学习环境和互相通讯的工具。在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。就计算机的应用而言，据统计用于数学计算的仅占10%，用于过程控制的不到5%，其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。所谓语言信息处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。根据可计算性理论，任一计算机的运算都是按一定程序，分步骤相继作用在离散对象之上所完成的，而这些对象又都以线性序列相邻接地排列组合所构成。而自然语言具有的离散性、序列性和邻接性三个特征其具备了“可计算性”，为自然语言处理奠定了物质基础。语法是语言的组织规律。语法规则制约着如何把词素构成词，把词构成词组和句子。语言正是在这种严格的制约关系中构成的。用词素构成词的规则称为构词规则，如“学”＋“生”构成“学生”。一个词又有不同的词形、单数、复数、阴性、阳性等等。这种构造词形的规则称为构形法，如“学生”＋“们”构成“学生们”。这里，只是在原来的词的后面加上了一个具有复数意义的词素，所构成的并不是一个新词，而是同一个词的复数形式。构形法和构词法称为词法。语法中的另一部分是句法。句法可分为词组构造法和造句法两部分。词组构造法是把词搭配成词组的规则，例如，把“新”＋“朋友”构成“新朋友”。这里，“新”是一个修饰“朋友”的形容词，它们的组合构成了一个新的名词。造句法则是用词和词组构造句子的规则，如“我们是计算机系的学生”就是按照汉语造句法构造的句子。对于自然语言德理解，能够更好的处理计算机语言与人类语言的交互。他也就是利用计算机技术研究和处理语言的一门学科，即把计算机作为语言研究的强大工具，在计算机的支持下对语言信息进行定量化的研究，并提供可供人与计算机之间能共同使用的语言描写。自然语言理解通常又叫自然语言处理，因为处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言。但什么是“理解”呢?对于这个术语也存在着各式各样的认识。如心理学家认为，理解是“紧张的思维活动的结果”，哲学家认为，理解是“认识或揭露事物中本质的东西”，而逻辑学家则认为理解是“把新的知识、经验

浅谈自然语言处理

浅谈自然语言处理摘要主要阐述了自然语言处理的定义，发展历史，并对其研究内容，以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。关键词自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)

0.引言早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。

概率论在自然语言处理中的应用

概率论在自然语言处理中的应用 twd2 2017年5月4日当下，人工智能是热议话题。人工智能中，有一个方向叫做自然语言处理。而在自然语言处理方面，有两个经典的问题：光学字符识别（奏奃奒）和拼音输入法。它们都可以用概率的方法解决，本文就尝试讨论这个话题。光学字符识别问题所谓光学字符识别（奏奃奒），就是给定一幅图片，让计算机程序识别出来图片中的文字。这涉及到图像匹配、模式识别等算法，但本文不关注于此，本文关注的是后处理的过程。首先，对于一个字符的识别，识别结果就可能有多种，每一个结果都有一个置信度。所谓后处理过程，就是对于已经识别出来的字串（字串每个字都有多种可能选项），选择“最佳”的组合。这和下文讨论的拼音输入法十分类似，所以本文的重点放在对于拼音输入法的讨论。拼音输入法问题拼音输入法，指的是一个程序，它接受用户输入的拼音串（比如“奱奩奮奧奨奵奡奤奡奸奵奥奪奩女奵奡奮奪奩奫奥奸奵奥她奵奪奩女奨奵奸奩”），根据内部数据，将这个拼音串转换为文字串输出（对于上面的例子就是“清华大学计算机科学与技术系”）。对于输入拼音串的每一个拼音（上面例子中的“奱奩奮奧”、“奨奵奡”、“奤奡”、“奸奵奥”等），可以简单直接地查询字典来获得该拼音对应的所有可能的字，然后选择“最佳”的组合，认为是该拼音串对应的句子：请清氢··· 画话华··· 大打答··· 学雪血··· ··· “最佳”的不同的定义方法，对应着寻找最佳组合的不同算法。这里，我讨论一个简单的二元字模型或字的二元模型。我理解中，字的二元模型就是将句子失

中相邻的两个字作为一组，后一个字出现的概率只和前面一个字出现的情况有关。这能够极大地简化相关算法设计、提高算法速度，但是准确度也会因此受到不良影响。对于任意一个句子S ，如果记其长度n |S |，并且记S 夽w 1w 2···w n ，w i ∈W 夨i 夽失,夲,...,n 天为字符集W 中的一个字符，那么，其出现的概率P 夨S 天可以表示成： P 夨S 天夽 P 夨w 1天·P 夨w 2|w 1天·····P 夨w n |w 1w 2···w n ?1天夽n i =1 P 夨w i |w 1w 2···w i ?1天其中，P 夨w i 天夨i 夽失,夲,...,n 天为w i 出现的概率。在字的二元模型下，这个表达式可以进一步简化成： P 夨S 天≈ n i =1P 夨w i |w i ?1天再由条件概率的定义及大数定律， P 夨w i |w i ?1天夽P 夨w i ?1w i 天P 夨w i ?1天夽P 夨w i ?1w i 天count 夨?天P 夨w i ?1天count 夨?天≈count 夨w i ?1w i 天count 夨w i ?1天其中，count 夨w 天夽w 出现的次数，并且count 夨?天 w ∈W count 夨w 天，表示字和字的二元组出现次数总和。它们都可以由语料统计得到。于是， P 夨S 天≈ n i =1count 夨w i ?1w i 天count 夨w i ?1天这就是一个句子出现概率的算法。记W 夨y 天夽{拼音y 对应的所有字}?W ，不妨认为其中的元素按照某种顺序排好序。这样，给定一个包含m 个拼音的拼音串y 1y 2···y m ，如“奱奩奮奧奨奵奡奤奡奸奵奥”，可以枚举每一个可能的句子S ∈ m i =1W 夨y i 天夽{请,清,氢,...}×{画,话,华,...}×{大,打,答,...}×{学,雪,血,...}，计算P 夨S 天，然后认为P 夨S 天最大的S 就是这个拼音串对应的句子，即对y 1y 2···y m 求出奡奲奧奭奡奸S ∈ m i =1W (y i ) {P 夨S 天}实现上有几个问题：精度问题、平滑问题以及速度问题。夲

自然辨证法论文-浅析人工智能

浅析人工智能 21007002 关键词：人工智能、计算机、系统、哲学摘要：人工智能是一门通过运用人类智能的机理来使机器模拟人的智能的学科。它是计算机学科的一个分支，也是计算机科学、语言学、心理学、哲学、数学、控制论、信息论、决定论、神经生理学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。本文了分三部分对人工作智能进行了简要的介绍与分析，第一部分给出了人工智能的科学定义及哲学定义，第二部分阐述了人工智能的发展现状及发展趋势，最后一部分分析了人工智能给人类带来的利与弊。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。一、人工智能的定义 1、人工智能的科学定义人工智能在科学层面上定义为一门通过运用人类智能的机理来使机器模拟人的智能的学科。具体来说就是通过研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，让它去完成以往需要人的智力才能胜任的工作的基本理论、方法和技术。它是计算机科学的一个分支，也是计算机科学、语言学、心理学、哲学、数学、控制论、信息论、决定论、神经生理学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能有三种,第一种是通常所认为的那样, 试图让机器做你所做的事，如在工厂里干活,把人们从繁重的体力和脑力劳动中解放出来；第二种是通过接受大量不同的科学训练及日常生活的训练，使机器具有可以理解不同种类的事情、语言、制造计划、测试计划、解决问题、监视我们行动的能力等等；第三种是包括具有动机、情感、情绪等能力的机器,例如感到孤独,窘迫、自豪、厌恶、兴奋等。 2、人工智能的哲学定义在哲学意义上，人工智能被看作是一般性的智能科学，或更确切地说，被

自然语言处理_NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集)

NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集) 数据摘要： Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词：训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词： Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing 数据详细介绍：

NLP Dataset for Training and Testing Models Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. For more information about the contest (now ended) and instructions for the data sets, please visit the official site. Development Set (58k zipped) Test Set (74k zipped) Annotated Test Set (67k zipped) 数据预览：

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浅谈人工智能

中国西部科技
２００９年１０月（下旬）第０８卷第３０期总第１９１期
浅谈人工智能
李轶博
（吉林石化信息网络公司软信公司，吉林１３２０２１）摘要：人工智能作为计算机学科的一个分支，有其自身的特点，现已在社会生活各个领域都有应用，并将有更为广阔的发展前景。关键词：人工智能；ＡＩ；模拟
关于人工智能的定义众说不一，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授下过这样的一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎么样获得知识并使用知识的科学。”而麻省理工学院的温斯顿教授认为：人工智能就是如何使用计算机去做过去只有人才能做的工作。”人们普遍认为人工智能，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理念、方法技术以及应用系统的一门新的技术科学。它是从计算机应用系统的角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动能力，以延伸人们智能的科学。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能，对于人的思维模拟可是结构模拟，仿照人脑的结构机制，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的奇迹将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正的地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但并不真正拥有智能，也不会有自主意识。１人工智能研究的历史与现状人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：２０世纪５０年代人工智能的兴起和冷落。人工
此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段：２０世纪８０年代末，精神网络飞速发展。１９８７年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增大，精神网络迅速发展起来。第五阶段：２０世纪９０年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理、知识表现、智能搜索、推理、知识获得、组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，精神网络，复杂系统等。２人工智能是与具体领域相结合目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有如下领域：①专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展最早、最活跃、成就最多的领域。②机器学习。主要在三个方面进行：首先是研究人类学习的机理、人脑思维的过程。其次是机器学习的方法。最后是建立针对具体任务的学习系统。③模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研究听觉模式和视觉模式的识别。④理解自然语言，计算机如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带来极大的便利。⑤机器人学。机器人是一种模拟人的行为的机械，对它的研究历经三代发展过程：第一代机器人只能按程序完成工作。第二代机器人配备了像样的感觉传感器，能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人的动作。第三代机器人具有类似人的智能，它装备了高灵敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。⑥智能决策支（下转第４１页）
智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、ＬＩＳＰ表处理语言等。但由于揭发推理能力有限，以及其翻译失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段：２０世纪６０年代末到７０年代，专家系统出现使人工智能研究出现新高潮，ＤＥＮＤＡＬ化学质谱分析系统、ＭＴＣＩＮ疾病诊断和治疗系统、ＰＲＯＳＰＥＣＴＩＯＲ探矿系统，Ｈｅａｒｓａｙ－ＩＩ语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。１９６９年成立了国际人工智能联合会。第三阶段：２０世纪８０年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本１９８２年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统ＬＩＰＳ”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然
收稿日期：２００９－０９－０６修回日期：２００９－１０－１６
作者简介：李轶博（１９８２－），男，吉林籍，本科，助理工程师，主要研究方向为信息技术应用和管理。
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浅谈人工智能与计算机

浅谈人工智能与计算机王晨浩计算机1506班201526810617 摘要人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向.人工智能作为计算机学科的一个分支,有其自身的特点,现已在社会生活各个领域都有应用,并将有更为广阔的发展前景。关键词人工智能 / 发展 / 应用 / 机器人 / 智能研究 / 计算机学科 1．引言在进入了二十一世纪之后，信息科学技术的发展越来越受到人们的重视，重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样，人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步，那么，这项技术作为一种比较高端的信息科学技术，它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果，从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。2．人工智能的发展概述人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：20世纪50年代人T智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。但由于揭发推理能力有限，以及其翻泽失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段：20世纪60年代末到70年代，专家系统出现使人工智能研究出现新高潮，DENDAI。化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统，Hearsay-II语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。1969年成立了国际人工智能联合会。第三阶段：20世纪80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统LIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮一第四阶段：20世纪80年代末，精神网络飞速发展。1987年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增大，精神网络迅速发展起来。第五阶段：20世纪90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是嗣际互联网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研

浅谈人工智能的现状与未来

浅谈人工智能的现状与未来摘要：作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景；什么是人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能与机电一体化系统的统一近几十年来，人工智能得到了长足的发展，譬如，IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月，战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现，即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域，它们各自发展，又相互渗透，走向结合。其中，前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。一，自从第一个专家系统于1968年问世以来，经过30多年的发展，专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域，向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展，下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。（1）在装配制造业的应用：产品的生产，总是用零件来构造的，将不同的零件一起装配成一种新产品，叫做配里任务。专家系统应用于装配制造方面可以取得可观的经济效益。比如， DEC公司的专家系统XCON，是应用于计算机配置的第一个专家系统，现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元（2）在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断，特别是针对大型的结构、复杂的故障诊断，可以尽快找到故障，大大缩短检修时间，有很多成功的例子，比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统，已经成功地应用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家系统，用来精确定位系统故障。（3）在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用，在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域，已取得了进展。在这方面成功的例子如AT&T公司为控制机械手，研制出在单个芯片上实现的专家系统。最早的芯片包括16条规则的ROM，控制器以及处理数据与规则的推理机。采用2。5um线宽的CMOS工作，最初只使用了芯片面积的四分之一，改用1。 5um线宽后可容纳256条规则，建立规则时采用模糊逻辑，执行速度可达到 80000LISP，比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造价是很昂贵的，

自然语言理解技术

自然语言理解技术，未来人工智能的核动力摘要：自然语言理解是人工智能研究重要的领域之一，同时也是目前前沿的难题之一。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，是未来人工智能的核动力。因此理解自然语言理解以及自然语言理解技术的含义，阐述自然语言理解的研究及其相关应用，综述自然语言理解技术研究方向变化并对自然语言理解的发展前景进行分析和展望，是十分有意义的。关键词：自然语言理解技术；智能信息服务； 1.引言：随着计算机科学的不断发展和成熟，计算机应用开始迈人知识处理、语言理解阶段，人们对计算机的智能提出了新的要求随着社会的日益信息化，人们越来越强烈地希望能更好地同计算机交流。自然语言就是这样一个媒介。 2. 1自然语言理解的含义：广义的“语言”是任何一种有结构的符号系统。其中, 最重要的两类语言,自然语言和形式语言。而狭义的“语言”是人类在社会牛活中发展出来的用来互相交际的声音符号系统，是“自然语言”。 “自然语言理解”即Natural Language Understanding 俗称人机对话，指的就是使计算机来按照这种语言所表达的意义做出相应反应的机制。它主要研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。这在当前新技术革命的浪潮中占有十分重要的地位。自然语言理解是计算机科学中的一个引人入胜的、富有挑战性的课题。从计算机科学特别是从人工智能的观点看，自然语言理解的任务是建立一种计算机模型，这种计算机模型能够给出象人那样理解、分析并回答自然语言（即人们日常使用的各种通俗语言）的结果。2. 1自然语言理解技术的含义：首先, 自然语言是极其复杂的符号系统。一个人尽管可以对自己的母语运用自如, 但却无法把自己母语的构成规律、意义的表达规律和语言使用的规律用计算机可以接受的方式彻底说清楚。传统的语言学是在没有计算机参照的条件下发展起来的, 虽然为自然语言理解积累了宝贵的财富, 但那是讲给人的, 真正要让语言学知识变成计算机上可操作的, 绝不是那么简单, 也不能那么模糊。这个目标的实现,需要大量又懂语言学又懂计算机的人在正确的技术路线的指导下一起做非常大规模的基本建设, 绝不是一拍脑袋想出个“绝招”就能解决的。其次, 自然语言的各个层次上都含有巨大的不确定性。在语音和文字层次上,有一字多

第5章：自然语言语言模型

No.95, Zhongguancun Beijing 100080, China

NLPR 5.1 基本概念 NLPR, CAS-IA 2007-4-3宗成庆：《自然语言理解》讲义

NLPR 5.1 基本概念大规模语料库的出现为自然语言统计处理方法的实现提供了可能，统计方法的成功使用推动了语料库语言学的发展。基于大规模语料库和统计方法，我们可以－发现语言使用的普遍规律－进行机器学习、自动获取语言知识－对未知语言现象进行推测 NLPR, CAS-IA 2007-4-3宗成庆：《自然语言理解》讲义

NLPR 5.1 基本概念如何计算一段文字(句子)的概率？阳春三月春意盎然，少先队员脸上荡漾着喜悦的笑容，鲜艳的红领巾在他们的胸前迎风飘扬。以一段文字(句子)为单位统计相对频率？根据句子构成单位的概率计算联合概率? p(w1)×p(w2)×…×p(w n) NLPR, CAS-IA 2007-4-3宗成庆：《自然语言理解》讲义

NLPR 5.1 基本概念说明： (1) w i可以是字、词、短语或词类等等，称为统计基元。通常以“词”代之。 (2) w i的概率由w1, …, w i-1决定，由特定的一组 w1, …, w i-1 构成的一个序列，称为w i的历史（history）。 NLPR, CAS-IA 2007-4-3宗成庆：《自然语言理解》讲义

浅谈人工智能技术及其应用发展

2019.01科技论坛浅谈人工智能技术及其应用发展李思睿 (绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o) 摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。关键词：物联网；计算机技术；人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很多行业，进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。表1人工智能主要技术体系技术体系技术方法机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监督学习，强化学习图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特征提取人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人机界面技术，语音识别技术自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化 1.1机器学习机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。自然语言处理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺少。图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或多维的数据。在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息 iliiia m

浅谈人工智能原理及应用

模式识别与智能系统摘要：人工智能(Artifical Intelligence)是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，以模拟人类智能、智能行为及其规律为研究内容的一门综合性边缘学科。由于人工智能自出现以来取得的巨大成就及其潜在的广阔应用前景，它又同空间技术、原子能技术并称为20世纪的三大科学技术成就。关键词：人工智能；计算机科学；发展方向 ①、人工智能的定义人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

自然语言处理NLP之文本分类

自然语言处理NLP之文本分类文本分类是自然语言处理中最基本而且非常有必要的任务，大部分自然语言处理任务都可以看作是个分类任务。 1.文本分类流程在许多自然语言处理（NLP）下游任务中，例如情感分析，主题标记，自动问答和对话行为分类，文本分类（给文本指定某一预定义标签的过程）是一项意义重大且十分必要的任务。在信息爆炸时代，对海量的文本数据进行人工手动处理和分类，既费时又存在许多操作困难。除此之外，人工文本分类的准确性很容易受到人为因素的影响，例如疲劳和专业知识。因此，我们渴望使用机器学习的方法来使文本分类过程自动化，以产生结果更可靠、判定更少主观的结果。此外，通过从文本中定位所需信息，可以用来帮助提高信息检索效率并缓解信息过载的问题。上图展示出了基于浅层和深度学习的文本分类方法中所涉及的操作步骤的流程图。文本数据不同于数字，图像或信号数据。它要求NLP技术具有能够进行十分精细化处理的能力。而首先重要的一步是对输入模型的文本数据进行预处理。浅层学习模型通常需要通过人工标注的方法来获得良好的样本特征，然后使用经典的机器学习算法对其进行分类。因此，该方法的有效性在很大程度上受限制于特征提取结果的好坏。但是，与浅层模型不同的是，深度学习通过学习一系列的非线性变换模式将特征工程直接映射到输出，从而将特征工程集成到模型拟合过程中。

2.模型 2.1文本分类模型文本分类就是从原始文本语料中提取语义特征，并基于这些特征预测文本数据的主题类别。过去的几十年中，出现了各式各样的用于文本分类的模型。对于浅层学习类型的模型来说，朴素贝叶斯方法是开创了文本分类任务的模型的先河。此后，涌现出了更多通用的分类模型（习惯上称之为分类器），比如KNN，SVM和RF，它们在文本分类任务上都运用很广泛。最近，XGBoost和LightGBM这两类模型表现出优异的分类性能。对于深度学习类模型，到目前为止TextCNN仍然占据这类模型的最高引用量，其首次使用卷积神经网络来解决文本分类问题。BERT 虽然不是专门为处理文本分类任务而设计的，但由于考虑到它在众多文本分类数据集中的有效性，因此在设计文本分类模型时也已被广泛借鉴。 2.2浅层学习模型浅层学习模型加快了文本分类速度，提高了准确性，并扩大了浅层学习的应用范围。首先是对原始输入文本进行预处理，以训练浅层学习模型，该模型通常包括分词，数据清理和数据统计。然后，文本表示旨在以对计算机来说更容易的形式来表达预处理的文本，并最大程度地减少信息丢失，例如词袋（BOW），N-gram，术语频率倒排文档频率（TF-IDF），word2vec [94]和GloVe [95]。BOW的核心是用字典大小的向量表示每个文本。向量的单个值表示对应于其在文本中固有位置的词频。与BOW相比，N-gram考虑相邻单词的信息，并通过考虑相邻单词来构建字典。TF-IDF使用单词频率并反转文档频率来对文本建模。word2vec 使用本地上下文信息来获取单词向量。GloVe -具有局部上下文和全局统计功能-训练单词-单词共现矩阵中的非零元素。最后，根据所选特征将表示的文本输入分类器。

浅谈言语行为理论新认识

浅谈言语行为理论新认识论文关键词:言语行为理论语言哲学逻辑学论文摘要:言语行为理论是语言哲学领域的一个重大进步与突破。本文介绍了该理论产生的渊源及内容，并重，点探讨言语行为理论对逻辑学发展的重大意义。 20世纪50年代以来，语言哲学家对语言的认识既区分了语言和言语，又将语言作为人类的一种行为来对待，于是提出了言语行为理论。一、言语行为理论产生的渊源奥斯汀是言语行为理论的创始人，其学生塞尔修正并发展了这一理论，使之进一步系统化、严密化。在他们之前，弗雷格、马林诺夫斯基、维特根斯坦等先驱已对该理论提出了一些思想片断。 20世纪初，哲学产生了一次根本性的“语言转向”，语言取代认识论成为哲学研究的中心课题。弗雷格首先发起此次转向，罗素继承并发展，维特根斯坦完成了这一转折和过度。“语言转向”的产生标志着英美分析哲学时代的到来，从内涵上看分析哲学指“把哲学问题置于语言领域并在分析语言手段和语言表述的基础上解决哲学问题”。从使用的分析方法上看，分析哲学又分为逻辑分析学派和日常分析学派。前者主张应发明一种其语法形式在逻辑上是完善的语言，后者则侧重分析自然语言或日常语言。这些事实都充分说明了把交际中使用的语言作为一种行为来研究的思想并非只是从奥斯汀开始的而是由来已久的。

二、言语行为理论的内容在《如何用语词做事》中，奥斯汀首先指出，“言”就是“行”。他认为，言语是人在特定场合对特定语言的具体运用，包括运用语言的说话行为和所说的话。因此，说话本身就是一种行为。奥斯汀区分了两类不同的话语:施事话语和记述话语，并用“适当与否”、“真假与否”两个评价标准来区分这两类话语。之后，他又尝试提出言语行为理论来处理“说话就是做事”的问题。奥斯汀把作为整体的言语行为分为三个层次，即认为在说些什么时，可能以三种基本的方式在做些什么。他把这三层意义的做些什么分别称为以言表意行为、以言行事行为、以言取效行为。以言表意行为指说话这一行为本身，发出一段声音，组词成句，音义结合;以言行事行为指在完成“说什么”这一行为的同时，所表达的说话者说出这个话语的“用意”，产生的某种语力，如某人说:“出去!”这句话的同时，就实施了一个“命令”的以言行事行为:以言取效行行为指说话者通过以言表意行为表达自己的用意之后，在听话者身上(也可能是说话者自己)产生的一定的影响，出现的一定效果。塞尔在自然语言的基础上修正、完善、发展了奥斯汀的言语行为理论，并利用自己设计的一套人工语言符号来来表述分析他的言语行为理论，将言语行为分为话语行为、命题行为、以言行事行为和以言取效行为。即:说出一串语词(语素、语句)就是实施话语行为;进行指称和谓述就是实施命题行为。做出陈述、提出问题、发出命令、做出承诺等，就是实施以言行事行为，而这种以言行事行为对听话者在行动

nlp自然语言处理简历模板

Megan简历工作经历 XXX有限公司2018年01月- 2019年11月nlp自然语言处理工程师负责应用深度学习等算法做自然语言理解，对病历做结构化处理，识别自由文本中的概念、概念关系，将其转化成 key- value 的结构形式；负责研究各类算法，深度学习、注意力模型，提高识别准确度和召回率；负责文本对象的分类、语法/语义分析等，与应用服务器开发工程实现算法在系统中的应用；基于现有业务的文本数据，提升对话系统在多领域、场景下的体验；负责语义对话引擎的相关开发，以及新技术和方向的研究； XXX有限公司2016年06月- 2017年12月 nlp自然语言处理工程师负责从事深度学习模型优化算法的研发和产品化落地；负责对深度学习模型进行裁剪、模型量化和模型压缩等相关工作；负责参与文本分词、实体抽取、关系识别、语义理解等 NLP 相关模型的算法设计和优化；负责文本分类、语义理解、情感分析等 NLP 任务的研发工作，以及 NLP 算法系统的开发和优化；完成上级交代的其他相关工作，具备良好的编码能力，数据结构和算法功底；教育经历 XX 大学2012年09月- 2016年06月软件工程本科其他技能：熟练掌握python/java语言，熟悉主流计算平台，扎实的编码调试能力；熟悉TensorFlow等工具与框架；熟悉轻量化深度学习模型设计、剪枝、量化等；具有良好的沟通能力和逻辑思维能力；熟悉Linux开发环境；语言：CET-6，有较好的英文听说读写能力，能够阅读基本的英文技术文献；兴趣爱好：喜欢跑步，坚持每天晨跑一小时；项目经历有咖云搜 APP 2017年01月- 2017年03月有咖云搜 app 是利用大数据、人工智能、优质算法等核心技术搭建的内容搜索平台。它拥有全网社交平台数据对接，通过人工智能、NLP 自然语言处理等核心技术分析素材，聚合了不同类型创意，为客户提供全面、精准的内容搜索；负责需求分析，学习并了解项目业务，分析项目需求点，运用多种测试用例设计方法，编写测试用例；负责与产品经理进行用例评审，确保用例完全覆盖项目需求，搭建测试环境并执行完成功能测试，运用 monkey 进行 app 的可靠性检测、network emulator 进行弱网测试；