系统数学第八章课件.pptVIP

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Mamdani蕴涵 * 第八章 基于模糊规则的系统 本章中,我们推到了模糊集合用作翻译自然语言的一种算法。 我们将继续使用自然语言来表示称为基于规则系统的知识形式,并将复合规则分解成标准形式,将标准规则形式作为逻辑命题。 本章还提出用真值判定(truth qualification)来表征一个特定规则的置信度,通过举例介绍和说明利用推理方法实现对一个逻辑结论集合规则的表示。 8.1 自然语言 我们的自然语言是由基本术语组成的,这些术语就是文章中的“原子”。这些原子的某种集合就形成了我们自然语言中的“分子”或词组。 因此,基本术语也称原子术语。例如:“慢的”、“中等的”、“年轻的”、“美丽的”。 原子术语的一个集合称为一个复合术语或简称为术语集。例如:“非常慢的马”、“体重适中的女士”、“非常美丽的画”。 假设我们在自然域 X 中定义一个特殊原子术语,称为元素 ,在解释域(意思域) Y 中定义一个模糊集 作为术语 所对应的特定含义。这实际上是定义了一个映射,记为 例: 或另一种形式 情感语义计算和其他基于统计的自然语言处理技术一样离不开语言资源的支撑,语言资源在很大的程度上制约着自然语言处理的发展,在面向网络的文本检索中语言资源扮演者举足轻重的角色。情感语义计算紧紧依赖于资源,除了需要与传统的语义分析一样的资源之外,自身还需要一些专门的语言资源,在这里我们主要强调情感词汇本体、情感语料库和情感常识知识库的建设。 文本挖掘中的情感计算 ①情感词汇本体 目前情感语义计算还处于起步阶段,关于情感语义计算方面的资源较少,仅有的情感资源大都是服务于褒贬二义的倾向性分析,情感分类比较粗糙。目前,研究者们正在进行各方面的语义资源建设,如建立符合汉语情感表达和情感分析的多情感语义分类体系。 迄今为止,心理学界对情感的划分还没有一个公认的标准,情感的分类有四、六、八、十乃至二十几类不等,这主要是因为人类的情感复杂多变,人们对情感的认识还不够深入所导致的,对情感划分的研究仍在不断的进步和发展中。 主要的情感分类方法有以下几种: 6类:高兴,悲伤,愤怒,恐惧,厌恶和惊奇; 12类:高兴,悲哀,恐惧,厌恶,愤怒,惊奇,喜爱,期待,焦虑,内疚,赞扬,羞; 中国传统的七情:喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲; 心理学家林传鼎将情绪划分为18类; 林鸿飞将情感词汇划分为7大类,20小类。 编号 情感大类 情感类 例词 1 乐 快乐 喜悦、欢天喜地 2 安心 踏实、问心无愧 3 好 尊敬 恭敬、肃然起敬 4 赞扬 英俊、通情达理 5 相信 信任、毋庸置疑 6 喜爱 倾慕、爱不释手 7 怒 愤怒 气愤、七窍生烟 8 哀 悲伤 忧伤、悲痛欲绝 9 失望 憾事、心灰意冷 10 疚 内疚、问心有愧 11 思 相思、朝思暮想 12 惧 慌 慌张、手忙脚乱 13 恐惧 胆怯、胆颤心惊 14 羞 害羞、无地自容 15 恶 烦闷 憋闷、心烦意乱 16 憎恶 反感、深恶痛绝 17 贬责 呆板、杂乱无章 18 妒忌 眼红、嫉贤妒能 19 怀疑 多心、疑神疑鬼 20 惊 惊奇 奇怪、瞠目结舌 表1 情感分类体系 情感词汇本体通过一个三元组来描述:Lexicon={B,R,E},其中B表示词汇的基本信息,主要包括编号,词条,词性,录入者和版本信息,R表示词汇间的同义关系,E表示词汇的情感信息,是情感词汇本体中比较重要的部分。 ②情感语料库 结合情感标注的特殊性建立的。高质量大规模的语料库不仅是建立一个完善的训练模型的必要条件,同时也可以为情感词汇本体的自动学习提供语义资源,进一步提高词汇本体的质量。情感语料库构建方面我们开展了初步的工作。选择的语料源包括小学教材(人教版)、电影剧本、童话故事、文学期刊、网络博客等。 ③情感常识知识库 情感计算涉及到很多在传统语义分析中所不在意或者不涉及的因素,例如情感是主观的体验,但是诱因是外部的,情感具有一定的因果性,即主体是由于某种人、事、物而引起情感体验或者处于某种情感状态之中,所以情感总是处于一定的因果链条中。掌握这一特性,情感计算必须依赖与大量人们关于真实世界中的情感常识性知识。因此如果单纯依赖类似于有限的动词框架体系不能很好地完成情感语义的辨识,必须建立获取人类情感的常识知识库,建立基于语境的情感常识表示模型。 ConceptNet是一个开源的英文常识知识库以及基于常识知识库的推理工具包,由MIT多媒体实验室Hugo Liu和Push Singh构建。目前的规模是常识知识1,600,000条,概念节点300,000,关系20种。它包括许多关于情感的常识知识,例如通过MotivationOf(“invite friend”,“have pa

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