心理學任意門
15 Dec 2019
最新研究
深度詞庫:邁向知識導向的人工智慧基礎

 


— 延伸閱讀 —

謝舒凱、曾昱翔(2019):〈深度詞庫:邁向知識導向的人工智慧基礎〉。《中華心理學刊》,61231-247。DOI:10.6129/CJP.201909 _61(3).0004。


        人工智慧是透過電腦利用了大量數據來分析或辨認事物,然而人工智慧存有些限制:它無法像人類一樣能夠憑著少量的訊息進行推理,也無法理解和同理「情感」。本篇研究內容主要是參照計算功能語言學的觀點—「詞庫」是外顯的人類語言知識倉儲。同時,也談到語言知識「形式」與「意義」之間的配對關係。  

        目前盛行的深度學習模式忽略了詞庫知識資源,它強調利用大量資料執行非監督式學習。但這個方式讓我們忽略了在認知科學上的知識傳承。也就是說,語言在每個知識訊息中是藉由電腦中的符號代碼進行計算並呈現表徵上的結果。但就以自然語言理解的角度, 不僅只強調語言之「表徵」,而應是在溝通中進行訊息交換與理解。而本篇研究所談論到的「深度詞庫」是指語言表達與意義之間是不可分割的、約定俗成的 ,而「深度」二字是代表在表達不同知識與經驗下所蘊含的語意層次之意。

        在這篇研究中發現,年紀、詞彙使用頻率與詞彙的情緒能夠預測參與者在詞彙判斷時的反應時間。再者,年紀和情緒皆與詞彙使用頻率呈現顯著的交互作用,代表不同詞彙的屬性非彼此獨立的訊息。作者建立對話模型並在電腦的回應中進行編碼,此研究發現即便電腦回應不通順的句子或與脈絡不一致,但本身的語法結構大致是正確的,亦即模型有掌握住語言之規則。但是模型僅能看出電腦的「回應」的語句,而無法看出它是「如何」形成回應的。

 

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