汉语语用移情优选机制及其应用研究

人类话语的输出结合了 经验和推理，是一个因应环 境的综合优选过程，具有两 个特征：梯度性和概率性。 其形式化难点在于诸多语境 因素的参与和筛选，然而都 可以在移情特征下获得统一 。本书正是探讨这种基于移 情的统一优选机制，以期将 优选论、移情和人工智能等 结合起来，探索言语形式化 的一个新的研究路径和应用 领域。

第1章 优选论与预备知识 1.1 优选论出现的背景及述评 1.2 优选论的理论发展模型 1.3 优选论的理论预备 1.4 概率与移情优选 第2章 移情的本质与研究价值 2.1 美学中的移情 2.2 语言学中的移情 2.3 移情现象的本质特征 2.4 语用移情及其在汉语中的表现 2.5 移情优选研究的价值 第3章 移情研究困境与优选论级差模式 3.1 移情现象研究的困境 3.2 句式和移情值之间的共变 3.3 优选论对移情现象描写的可行性 3.4 优选论级差评估模式评价 3.5 移情级差评估模式的案例分析 第4章 概率语法与概率优选模式 4.1 语言的概率性 4.2 概率语法及相关讨论 4.3 概率优选评估模式及特点 4.4 移情概率评估模式的案例分析 4.5 不足之处 第5章 移情优选的制约条件 5.1 制约条件的本质属性 5.2 制约条件的类别 5.3 制约条件的设立与等级排列 5.4 移情制约条件的归纳 5.5 移情制约条件的特点与归纳原则 5.6 汉语移情制约条件的部分构拟与相关讨论 第6章 移情优选与自然语言处理 6.1 自然语言处理中的移情优选 6.2 自然语言处理中移情优选的设计思路 6.3 移情和情感的交叉与机器的处理方式 第7章 神经网络在汉语移情优选上的应用 7.1 机器学习排序模型概述 7.2 基于RankNet的移情优选排序模型 7.3 RankNet算法的改进策略 7.4 特征提取层的主要方式 7.5 特征提取的混合模型与相关探索 7.6 实验结果及分析 第8章 自然语言处理中移情优选发展趋势及相关问题 8.1 自然语言处理中移情优选的可能发展趋势 8.2 自然语言处理中移情优选涉及的相关领域 附录 汉语语用移情神经网络实验模型结构图 参考文献 后记