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by thinker
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= $詞$彙學習 = # 從文章中, 學習大量相連的$詞$彙, 是不實際的. # 透過初步學習, 模擬嬰兒學習單一$詞$彙的過程. # 學習足夠的$詞$彙和句型後, 再從文章中學習零的新$詞$彙. # 新$詞$彙的學習, 必需短時間內大量重複, 才產生學習記憶. # $詞$彙的拆解和語法的合理性有關. # 多重拆解時, 最語法最佳者. = 語法學習 = # 語法學習和$詞$彙同步. # 透過多次抽象化, 取得抽象語法單元, 並將$詞$彙分類. # 短時間重複大量出現的句型, 才會形成語法的學習記憶. # 複雜單元將透過簡單的組合, 形成抽象化單元. = 推論學習 = # 電腦無怠觀, 不易/不能像人類一般, 透過觀察因果關係, 而習得推論能力. # 除非給予感觀能, 如: CCD, MIC ..., etc. # 透過監督學習 # 利用三段推論, 教予電腦各種句型之間的有效推論. = $應用$ = # 利用推論能力, 在文章找出疑問的解答或描述. # 針對文章出現答案的可性, 進成排序. # 基本上, 可為疑問題供解答, 但疑問的基本形式必需分類? 依其分類, 決定答案的類型. # 依使用者迴饋, 學習文章類型和問題類型之間的關聯性.
最後更新時間: 2005-12-11 13:28:02 CST |
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