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第1章 延迟解释、浅层处理和构式：“尽可能解释”原则的基础1

1.1 引言1

1.2 延迟处理2

1.3 工作记忆5

1.4 如何识别语块：分词操作7

1.5 延迟架构10

1.5.1 分段和存储11

1.5.2 内聚聚集12

1.6 结论15

1.7 参考文献16

第2章 人类关联规范能否评估机器制造的关联列表19

2.1 引言19

2.2 人类语义关联20

2.2.1 单词关联测试20

2.2.2 作者的实验21

2.2.3 人类关联拓扑22

2.2.4 人类关联具有可比性24

2.3 算法效率比较26

2.3.1 语料库26

2.3.2 LSA源关联列表27

2.3.3 LDA源列表28

2.3.4 基于关联比率的列表28

2.3.5 列表比较29

2.4 结论33

2.5 参考文献34

第3章 文本词如何在人类关联网络中选择相关词37

3.1 引言37

3.2 网络40

3.3 基于文本的激励驱动的网络提取42

3.3.1 子图提取算法42

3.3.2 控制流程43

3.3.3 最短路径提取44

3.3.4 基于语料库的子图46

3.4 网络提取流程的测试46

3.4.1 进行测试的语料库46

3.4.2 提取子图的评估46

3.4.3 有向和无向子图提取：对比48

3.4.4 每个激励产生的结果49

3.5 对结果和相关工作的简要讨论54

3.6 参考文献57

第4章 反向关联任务59

4.1 引言59

4.2 计算前向关联63

4.2.1 步骤63

4.2.2 结果和评估65

4.3 计算反向关联67

4.3.1 问题67

4.3.2 步骤67

4.3.3 结果和评估71

4.4 人类的表现73

4.4.1 数据集73

4.4.2 测试流程75

4.4.3 评估76

4.5 机器性能77

4.6 讨论、结果和展望78

4.6.1 人类的反向关联78

4.6.2 机器的反向关联80

4.7 致谢82

4.8 参考文献82

第5章 词汇的隐藏结构与功能85

5.1 引言86

5.2 方法86

5.2.1 词典图86

5.2.2 心理语言学变量90

5.2.3 数据分析91

5.3 内核、卫星、核心、MinSet以及词典余下部分的心理语言学属性93

5.4 讨论96

5.5 未来工作99

5.6 参考文献101

第6章 用于词义消歧的直推式学习博弈103

6.1 引言103

6.2 基于图的词义消歧104

6.3 半监督学习方法107

6.3.1 基于图的半监督学习107

6.3.2 博弈论和博弈动态108

6.4 词义消歧博弈110

6.4.1 图构造110

6.4.2 策略空间111

6.4.3 收益矩阵111

6.4.4 系统动力学112

6.5 评估113

6.5.1 实验设置113

6.5.2 评估结果114

6.5.3 对比先进水平算法116

6.6 结论117

6.7 参考文献117

第7章 用心学写：生成连贯文本的问题121

7.1 问题121

7.2 次优文本及其相关原因123

7.2.1 缺乏连贯性或凝聚力124

7.2.2 错误引用125

7.2.3 无动机的主题转移126

7.3 如何解决任务的复杂性127

7.4 相关研究128

7.5 关于构建辅助写作过程的工具的假设130

7.6 方法论133

7.6.1 句法结构的识别135

7.6.2 语义种子词的识别135

7.6.3 单词对齐137

7.6.4 确定对齐单词的相似性值137

7.6.5 确定句子之间的相似性141

7.6.6 基于句子相似性值的聚类142

7.7 实验结果和评估142

7.8 展望和总结145

7.9 参考文献146

第8章 面向著述属性的基于序贯规则挖掘的文体特征149

8.1 引言和研究动机149

8.2 著述属性过程151

8.3 著述属性的文体特征152

8.4 针对文体分析的时序数据挖掘154

8.5 实验设置155

8.5.1 数据集156

8.5.2 分类方案157

8.6 结果和讨论158

8.7 结论162

8.8 参考文献162

第9章 一种并行的、面向认知的基频估计算法165

9.1 引言165

9.2 语音信号分割167

9.2.1 语音和停顿段168

9.2.2 浊音和清音区169

9.2.3 稳定和不稳定区间170

9.3 稳定区间的F0估计171

9.4 F0传播173

9.4.1 控制流174

9.4.2 峰值传播175

9.5 不稳定的浊音区域178

9.6 并行化178

9.7 实验和结果179

9.8 结论180

9.9 致谢181

9.10 参考文献182

第10章 基于完形填充、脑电图和眼球运动数据对n元语言模型、主题模型和循环神经网络的基准测试185

10.1 引言186

10.2 相关工作187

10.3 方法188

10.3.1 人类绩效评估188

10.3.2 语言模型的三种风格189

10.4 实验设置192

10.5 结果193

10.5.1 可预测性结果193

10.5.2 N400振幅结果196

10.5.3 单一注视时延结果198

10.6 讨论和结论200

10.7 致谢202

10.8 参考文献202

术语表207