TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Cognitively Plausible Models of Human Language Processing"

We pose the development of cognitively plausible models of human language processing as a challenge for computational linguistics. Existing models can only deal with isolated phenomena (., garden paths) on small, specifically selected data sets. The challenge is to build models that integrate multiple aspects of human language processing at the syntactic, semantic, and discourse level. Like human language processing, these models should be incremental, predictive, broad coverage, and robust to noise. . | Cognitively Plausible Models of Human Language Processing Frank Keller School of Informatics University of Edinburgh 10 Crichton Street Edinburgh Eh8 9AB uK keller@ Abstract We pose the development of cognitively plausible models of human language processing as a challenge for computational linguistics. Existing models can only deal with isolated phenomena . garden paths on small specifically selected data sets. The challenge is to build models that integrate multiple aspects of human language processing at the syntactic semantic and discourse level. Like human language processing these models should be incremental predictive broad coverage and robust to noise. This challenge can only be met if standardized data sets and evaluation measures are developed. 1 Introduction In many respects human language processing is the ultimate goldstandard for computational linguistics. Humans understand and generate language with amazing speed and accuracy they are able to deal with ambiguity and noise effortlessly and can adapt to new speakers domains and registers. Most surprisingly they achieve this competency on the basis of limited training data Hart and Risley 1995 using learning algorithms that are largely unsupervised. Given the impressive performance of humans as language processors it seems natural to turn to psycholinguistics the discipline that studies human language processing as a source of information about the design of efficient language processing systems. Indeed psycholinguists have uncovered an impressive array of relevant facts reviewed in Section 2 but computational linguists are often not aware of this literature and results about human language processing rarely inform the design implementation or evaluation of artificial language processing systems. At the same time research in psycholinguistics is often oblivious of work in computational linguistics CL . To test their theories psycholinguists construct computational models of human .

• Báo cáo khoa học
• Cognitively Plausible Models
• Human Language Processing
• Frank Keller
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball