人类心智与机器中的词义

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标题：Word meaning in minds and machines

链接：https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/rev0000297 

作者：Brenden M. Lake，Gregory L. Murphy

单位：纽约大学，Facebook AI Research

摘要：

由于自然语言处理 (NLP) 的最新进展，机器已经获得了广泛且不断增长的语言能力。心理学家对这种模型表现出越来越浓烈的兴趣，研究者通过将机器模型的输出与心理学概念（相似性、联想、启动和理解等）进行比较，提出了模型是否可以作为心理学理论的问题。在本文中，作者比较了人类和机器如何表征单词的含义。作者认为，当代 NLP 系统是相当成功的人类单词相似性模型，但它们在许多其他方面都存在不足。

当前的模型与大型语料库中基于文本的模式的联系过于紧密，而与人们通过文字表达的愿望、目标和信念的联系过于微弱。词义还必须建立在感知（perception）和行动（action）的基础上，并且能够以当前系统无法做到的方式进行灵活组合。作者在本文中还讨论了更有前途的 NLP 系统基础方法，并认为这些方法可以更好地为词义构筑一个更像人类（human-like）的概念基础。

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