人類本來沒有語言，但是腦子裡有對周圍的世界的認知，於是人們約定了特定的聲音/文字表達特定的事物。自然語言的語法是約定俗成的，沒有標準的語法格式。只要能用聲音/文字的詞語順序表達自己頭腦中的認知，然後在對方的頭腦中構造這樣的認知，自然語言的目的就達到了。
因為這個原因，所以我比較贊同模式匹配說。
我很想吐槽大資料探勘等技術實現自然語言理解，這就好比給不懂德語的你一堆德語書，不查字典，不借助翻譯工具，你最後能精通德語嗎？如果我們人類都不行，計算機怎麼行？做標註？不管怎麼演算法怎麼生分割詞語，生成句法，也都沒有跟認知世界聯絡起來。很多歧義的句子仍不能正確理解。
解決方法是，用構造語義網路表達對世界的認知，用有序的詞語對映到語義網路，並且特定詞語和語義網路中特定元素對應。用有序的詞語就是約定俗成的自然語言語法。這樣多新增一種對映，計算機就能多理解一種語法。
用這種方法，實現演算法不難，難的在於如何構造語義網路，如何組織自然語言語法。有人說這種方法不現實，其實自然語言的語法規則不是太多，漢語初步估計1000來條。後面我將陸續介紹。
自然語言理解 何為理解？
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