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目录TOC\o"1-2"\h\u485从语言智能到行业智能 115514一、自然语言理解之难 3249421.1自然语言解析 387131.2自然语言处理难在哪 32338二、神经符号系统：Thewaytogo 4303492.1学习范式的局限 4117372.2符号主义和联结主义 446692.3神经和符号融合的基本原则 527499三、面向对象的神经规划（OONP） 674923.1面向对象的神经规划概要 677413.2面向对象的神经规划架构 711189四、深度好奇：从技术到产品 857164.1深度好奇的技术布局 843074.2深度好奇项目案例分析 922511五、总结 11大家都知道自然语言理解是NLP据学习可以得到一个具有足够容错性的集合，也就是说这个映射本身也必须是可以被学习ThewaytoCCG的。当我们把这个技术用到特定的领域比如说法律和金融时，这就会带来一定的问题:即我I图1图2的符号通入和这个神经通路的对偶，它们之间因为有各自的特点；如说，神经网络可以用BP些有用的东西可以直接告诉机器而不需它再次花费重复的时间去学习了呢？这个里面就有图3图4多以来的工作总结：面向对象的神经规划（Object-OrientedNeuralProgramming）首当我们去理解一个复杂的故事的时候我们往往需要把这个故事前面的理解加到推理的过程ReaderMemory，第一个是对象记忆，它是一个既有神经的记忆；第三个是ActionHistory因为他是一个决策过程，它会把过去的一些操作都记录图5Tom偷了两辆车，一辆白色奥迪和一辆宝马，他把这两辆车卖给John但是他只买了其中Action后两个人物，一个Tom一个John，两辆车，一辆奥迪一辆宝马所以说事件之间的关系也6OONP系；它能够做的其实是大概三件事情：第一是复杂的文本理解；第二是对话系统。对话系722095%，我们把此引擎接入某公安信息平台，提供串并案和犯罪8案情解析引擎基础之上，提供对多种形式的检索，经测试准确率高达9

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