W*********n
发帖数: 1 | 1 其它几个瞎抬杠的明显是那种只会做题把脑袋做傻逼了，用统计方法搞NLP根本是方向
性错误，熟能生巧和举一反三的差别，要真正理解智能还得靠生物钱老破解底层硬件。 |
g****t
发帖数: 31659 | 2 现在几十亿台设备都在用统计方法处理NLP。月活用户至少有几亿。数量到了这个地步
的技术链
，当然从学问的角度来讲，你仍然可以认为他们是路线错误。但是你一定需要拿出来自
己的
理由来。不然那就是空喊口号了。
NLP各种benchmark都在那，我看你不如自己写点
程序看看怎么回事。别说那些复杂的了。十几年的老技术，处理spam email，不用统计
的办法你做一个看看。
或者说说怎么做也可以。
另外做题多总比题都不会做的强。 |
s****r
发帖数: 68 | 3 spam email更像一个模式识别问题，不需要怎么理解。
就想知道AI现在NLP方面会学common sense吗？比如小学生学几年英语，就会阅读了。
NLP怎么搞这种理解问题？还是big data学pattern吗？有没有理论探讨过scalable吗？ |
j*****w
发帖数: 1 | 4 可以了解一下 Epistemology，关于知识本身的理论。
目前 NLP 很难解决 common sense 的问题。如果是以纯统计的方式，那是静态的文本
分析，无法做到动态更新世界模型，就很难有 common sense。
【在 s****r 的大作中提到】
: spam email更像一个模式识别问题，不需要怎么理解。
: 就想知道AI现在NLP方面会学common sense吗？比如小学生学几年英语，就会阅读了。
: NLP怎么搞这种理解问题？还是big data学pattern吗？有没有理论探讨过scalable吗？
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m******r
发帖数: 1033 | 5 ‘所有的模型都是错的， 只不过有些有用’。
-- 乔治.博克斯， 1976 |
m******r
发帖数: 1033 | 6 乔治 博克斯何许人也 ？ 鱼人（fisher）的二女婿。 |
