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暨南大学CQ9游戏梁瑞清教授应邀来我院讲学——CQ9游戏“尚学讲坛”系列讲座第63期

发布者: [发表时间]:2019-06-28 [来源]: [浏览次数]:

2019年6月25日下午,暨南大学CQ9游戏梁瑞卿教授来我校为教师讲授“基于语义网络的词汇习得——多模态语义”。我们学校的学生。讲座由我校副校长蒋小平教授主持。我们学校的老师和学生参加了这个讲座。

蒋小平教授介绍了主讲人梁瑞卿教授的学术背景,学术领域和成果,并宣布了讲座的正式开始。

梁教授首先从宏观语言哲学的角度解释了主题关键词“多模态语义学”的起源。他认为语义学作为分析语言哲学的一个重要分支,侧重于寻求语言的“真正的价值问题”。这个问题历史悠久,可以追溯到古希腊柏拉图哲学中对“真实”命题的探索。在指出后人的学者们进入“善”和“美”之后,梁教授引用了海德格尔的“无所事事”(“无所事事”),指出后者解构了西方传统哲学。没有任何倾向,结合笛卡尔等哲学家的观点,指出现代语义学的主要任务是将所谓的问题结合起来探索“意义”。他认为,尽管像Freget这样的现代语义学对如何在跨学科背景下探索语义网络存有疑虑,但研究人员可以使用武力来关注人工智能研究和开发的指控和意义,并研究“自然语言处理”。 (自然语言处理)。他还指出,与机器中数据的积累不同,人类词汇习得是一种意义习得的过程和结果。

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在中观层面,梁教授梳理了传统的语义观,并在分析其优缺点后,对“什么是语义网络”提出了多模态语义观。他认为,与传统的“树状图”和“问题树”意义相比,多模态语义有助于消除无意义,并通过学者的内部和外部语义构建理论加深语义差异。针对“没有更深入,更详细的语义”的传统语义观,他提出指控的客观性和多属性植根于人的后天实践。简而言之,人们通过社会实践掌握了精致的语义颗粒,编织了一个不断扩展的语义网络。他引用了气味的概念,指出语言不能穷尽地向对话者传达感官是什么,也就是说,语义的生理基础决定了语言的相对性。在指出矛盾之后,梁教授认为,虽然语义处于发展的早期阶段,但它仍然极大地促进了人工智能的发展,因为大数据的积累将有助于机器学习人类的经验;语言学习者应该更加关注语言软件的开发

梁教授认为,词汇知识来源于习得,并且与乔姆斯基的概念设备相对立。多模态语义认为词汇习得不是自然的,而是人们从内部和外部构建多模式经验。因此,上述观点被怀疑是偏袒的。多模态语义的反内向倾向表明,词汇习得可以用广度和深度来衡量:前者与学习者的负面识别词汇有关,而后者则与用户对词汇的积极把握有关,而单一词汇则与词汇有关。词汇可以形成静态三层结构,即词汇是“声音形状 - 意义”的概念构造。这个概念背后的问题是“语言和世界之间的关系是什么?”梁教授引用海伦凯勒的学习水的经验,指出她能够获得词汇并对该物体有感官体验。也就是说,海伦用双手触摸水并理解水的特性来使用词汇。从这个角度来看,梁教授认为词汇本身包含多模态信息,语言学习者的重点是掌握每个词汇所传达的微妙模态信息,建立自己的词汇网络。

然后,在微观层面,梁教授展示了如何为动词构建语义网络。他以步行为例证明他的突出经验模式有助于学习者学习和理解概念。通过“搜索类别 - 建立指标 - 建立网络”的顺序,他解释了同义词和步行同义词之间距离的差异,并指出差异可以用日常使用的频率来解释。学习者。他认为,通过将静态网络与其他词汇网络连接起来,构建自然语言处理系统和其他人工智能系统是有帮助的,因为机器学习的语义分析能力将随着分析能力的增加而增加。

讲座结束时,梁教授回答了老师和学生提出的问题,并通过实际案例逐一耐心地回答。通过与梁教授的交流,师生受益匪浅,演讲圆满结束,受到了观众的热烈掌声。

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(供稿人:外语学校新闻组)