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8.质疑(2/2)

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发声: 语速:

这个识别的问题,这个大家都明白,我也参与过一个叫‘言语的产生、识别与编码’的项目。目前,所有的机器识别,都是基于字词和语音的,语法是一个从属的地位,因为汉语的语法和其他语种区别太大了,规律性并不明显,虽然按照西方的语法范式,能够总结出现代汉语使用的大部分规律,但是这并不足够。字词的语音识别,产生的素材,被语法模块排列组合起来。而标点符号,机器自己是无法添加的,因为没有断句的功能。这也就是基于语音的机器语言学。”

“那又没有什么解决方法呢?”吕振羽问。

“索绪尔在《普通语言学教程》里有一句话,声音脱离了书写符号,就只是一些模模糊糊的概念。但又有另外一句话,文字越是不表示它所应该表现的语言,人们把它当作基础的倾向就越是增强。……这两句话有同一个核心,那就是文字,而位于文字两边的则是语音和语义。我想,现在主要的瓶颈在于,语言的识别智能停留在语音到文字的阶段,而从文字到语义,则需要一个人自己去进行操作。语义是一个很复杂的东西,凭着你现在掌握的这个人工智能,你肯定可以做出能比较好的理解语义,从而对文本进行修正的软件,你刚才也说了,你的这个造句程序,缺乏的就是常识层面的东西。如果加上这一块,对于语音辨识的判读是不是就完整了呢?也不是,因为这个常识本身就是有弹性的东西,很多不合乎常识的表达方式平时我们一直在用,你说那是修辞手法也可以,但我们平时都是能理解的,为什么?因为我们使用语言,无论文字形式还是语音形式,都是基于一个基本的使用环境,也就是所谓的语用。在语用的前提下,语义才会完整。”方治强的说法已经非常非常浅显,大部分的概念都没有解释,但中文的强大适应性也从这些名词上体现了出来,不需要解释,相信吕振羽也能够理解大致的含义,而在这个局面下,大致理解也就足够了。

吕振羽回味着方治强的话,反反复复地想着,突然说:“那是不是说,如果这样一个引擎能基于语义学和语用学来进行开发,然后结合语音识别现有的成果,就能够比较完善了?”

方治强赞赏地说:“说得对,只要你能做到。这并不容易。但只要你能将语用和语义的层面形成程序,语音方面的问题就是小问题了,什么语音流变什么的根本不用太当回事。”

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