如何用科学计算机表白,按一下=号就显示出5201314,在按一下=就显示出下一步7758258 `？生活中难免遇到很多问题，怎么解决？ 让我们来看看好道义情感网兔兔小编给大家精心整理的答案，欢迎收藏转载。
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首先纠正你一个问题这个跟学计算机确实没什么关系哈！ 现在你要做的单独约她出来，至于约什么地点你自己想什么最合适 等到聊天到正高兴的时候：“把你自己想的老老实实的说出来就行了”其实我一直觉得教你的语言永远没有自己想到的说出来的来得真实，更有诚意。 八个字“想说什么就说什么” 要让她知道你是认真的
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先用520×1314等于683280，再用683280÷520，就等于1314啦！但是它是分开的（得用小学生学习计算机，手机直接显示）
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GGV有话说：
520快到啦，“我喜欢你”这句话一定会成为当天必备的表白话术。
那么“我喜欢你”四个字背后有什么语法问题以及计算机可以理解“我爱你”吗？
今天的GGView，我们就以“我爱纪源资本”为例，来一起聊聊自然语言的处理问题，即令机器理解人类语言。
来源：“科学大院”公众号（ID：kexuedayuan）
如何判断一句话是否通顺？
最初，科学家尝试用句法分析（Syntactic Parsing）和语义分析（Semantic Analysis）的方法，来实现自然语言处理，也就是从语法角度来分析一句话。例如，“我爱纪源资本”是典型的主（我）+谓（爱）+宾（科学大学）结构。
但是，语义分析面临着三个问题：
1）对较短的简单句而言，解析出的语法信息还比较少；而对于较长的复杂句而言，解析出的语法信息可能非常多，甚至比句子本身的信息还多。
例如，“北京时间2022年5月4日，小明告诉我他非常喜欢一个知名的、紧跟前沿、通俗易懂的科普公众号——纪源资本”。这句话包含了状语、主语、谓语和宾语从句，宾语从句又包含了主语、谓语、定语、宾语和同位语。
（复杂句：别分析了，你还是死记硬背吧）
2）语义分析法要求句子必须严格遵守语法要求，而实际上，我们日常用语很难保证这一点。
例如，“纪源资本这个公众号我很喜欢”，严格来讲，这句话是有语病的（宾语前置），但并不影响我们的理解，类似的“病句”在日常生活中很常见。
（这个病句影响理解么？不影响~）
3）一词多义的现象很常见，给语义分析带来了巨大的困难。
例如，“我给你推荐了这么有意思的纪源资本，这你不意思意思”。前半部分的“意思”是趣味，后半部分的“意思”是礼物、奖励。我们对这些词很熟悉，但计算机很难理解一词多义。
（计算机：what are u bb?）
因此，自然语言处理的语义分析法就走到了尽头。后来，IBM华生实验室提出一种新的自然语言处理方法——统计法，真正实现了自然语言处理，至今仍是我们在使用的方法之一。
统计法处理句子依照一个较为严格的顺序，下面大院就给各位读者一一介绍。
1）我们收集足够多的语言材料，即语料库（Corpus），例如1亿个人说过话，每人10句，总计10亿句话。
2）统计不同词出现的频率，以及这个词出现后，另一个词出现的频率……例如，“我”出现的频率为10%，“我”出现之后“爱”出现的频率为3%……
伯努利大数定律（Bernoulli Law of Large Numbers）告诉我们，当统计样本足够多时（10亿足够多），统计频率就无限接近概率。因此，上述频率就可被视作概率。
（大数定律）
3）然后，就可计算一句话出现的概率。
设一句话为“ABCD”，根据全概率公式（Full Probability Formula），这句话出现的概率P{ABCD}= P{A}P{B|A}P{C|A,B}P{D|A,B,C}，其中P{A}是“A”出现的概率，P{D|A,B,C}就是以“ABC”出现为条件，“D”出现的条件概率（Conditional Probability）。
（全概率公式）
现在我们考虑P{我爱纪源资本}=P{我}P{爱|我}P{纪源资本|我爱}。在步骤2）的统计中，这些概率就已经得到。
4）于是就得到了一句话的概率P{我爱纪源资本}，如果这个概率大于某个门限，就认为这句话通顺，即出现的概率足够大；反之，认为这句话不通顺，即出现的概率太小。
（统计法流程图）
但是，上述统计法面临一个问题，那就是条件概率的计算。不难理解，当前面只出现1、2个词时，后续词的条件概率比较准确，例如P{爱|我}；当前面出现了较多词时，后续词的条件概率就有较大误差了，例如P{非常|小明告诉我他}。
这主要是由于前面出现了较多词，导致语料库里对应的数据太少，不满足大数定律的条件（样本数足够多），这时再把统计频率作为概率，就会出现较大误差。
马尔科夫链
后来，人们借鉴了马尔可夫链（Markov Chain）的思想，解决了这一问题。马尔可夫链假设一个状态（词）的概率只与上一个状态（词）有关，与更早的状态（词）无关。
例如，对“小明告诉我他非常喜欢纪源资本”这句话而言，我们可以假设“纪源资本”出现的概率只与前一个词“喜欢”有关，与更早的词无关，因此P{纪源资本|小明告诉我他非常喜欢}= P{纪源资本|喜欢}。
（马尔可夫：老夫教你科学地偷懒）
这样一来，就将完整的、计算困难的P{纪源资本|小明告诉我他非常喜欢}，转换为近似的、计算简单的P{纪源资本|喜欢}，其他词的概率计算也可以相应简化。
对于“ABCD”这句话而言，它出现的概率P{ABCD}就可以简化为
当然，马尔可夫链的假设，势必会带来误差，因此有人提出N阶马尔可夫链（N-Order Markov Chain），顾名思义，就是一个词出现的概率与之前的N个词有关，与再之前的词无关。例如，设N=2，那么就有P{纪源资本|小明告诉我他非常喜欢}= P{纪源资本|非常喜欢}。
（N=2时的马尔科夫链）
N越大，结果越准确，但所需的概率越难计算。在自然语言处理中，N一般不超过3，也就是认为一个词出现的概率只与前3个词有关。继续增大N，并不会使性能显著提升，却会使计算复杂度大大增加。
统计法真正意义上实现了自然语言处理，它避免了语义分析法的各种问题，使得自然语言处理真正走向了应用。
纠错与划分
再问大家一个问题，如果我的句子中有错别字，怎么自动纠错。例如，我用拼音输入了“我挨纪源资本”，不难想象，概率P{我挨纪源资本}一定非常小（估计只有本文出现过）。接下来，以N=1的马尔科夫链为例，进行说明
首先，我们需要判断错别字的位置。不难想象，P{我}和P{挨|我}都不小，但P{纪源资本|挨}会出现断崖式减小，那么就可判定“挨”字为错别字（错别字会导致概率骤降）。
（“挨|我”：总觉得，我的概率大是一件悲伤的故事）
然后，在“挨”的同音字里寻找X，使得P{我X纪源资本}= P{我}P{X|我}P{纪源资本|X}最大。例如X=“爱”，那么就可以判断，我们本想输入“我爱纪源资本”，实际却将“爱”错打成了“挨”。
（纪源资本：我就说，我前面怎么可能是“挨”这个悲伤的词）
当然，如果我们使用五笔输入法，那就不是在“挨”的同音字中纠错，而是在与“挨”的字型相似的字中纠错。
最后，自然语言处理还面临一个问题，那就是句子的划分，不同的人对同一个句子可能有不同的划分。
例如，前面的内容默认将“我爱纪源资本”划分为“我”+“爱”+“纪源资本”（3个词），但实际上，将其划分为“我”+“爱”+“科学”+“大院”（4个词），在语法上也是正确的。
（谁敢说我语法错误？）
不难发现，这种划分上的差异，主要源自专有名词。也就是说，我们既可以将“纪源资本”视作一个专有名词，也可以将其视作两个普通词的连接。类似的词还有很多：清华大学、北京烤鸭、苹果手机……
把专有名词分解成两个普通词的连接，那句子的概率就会很小（一般“科学”后是不跟“大院”的）。因此，我们在做句子划分时，总是按照词数最少的原则来划分，即把专有名词视作一个词，而不是将其拆分。
接下来为大家介绍一点点课外知识，前面的概念还没有消化好的读者不要贪多哦~
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从纠错看反馈
借由自然语言处理问题，为大家介绍反馈（Feedback）的概念。反馈，是指系统的输出回传至输入端，并参与对输入的处理，进而再影响系统输出的过程。
例如，在自动纠错中，输入为“我挨科学大院”，输出为这句话的概率。当系统发现这句话的概率非常小时，会反过来检查输入，发现“挨”字是错别字，然后自动纠错，最终输出正确的句子“我爱科学大院”的概率。
根据对输出的影响，反馈可分为正反馈（Positive Feedback）和负反馈（Negative Feedback）两种。正反馈增强输出，使得系统趋于不稳定；负反馈减弱输出，使系统趋于稳定。
举例来讲，自然语言的自动纠错，就是一种典型的负反馈，使得输出的概率趋于最大值；还有空调、热水器等，使得室温、水温收敛至预设值。
（负反馈保证了稳定）
相对于负反馈，正反馈系统较少，典型的有振荡器（将稳定的直流电转换为震荡的交流电）、生理和心理的成瘾（不断地适应、不断地寻找更强的刺激）。
随着各种人工智能技术的突飞猛进，NLP的应用越来越广泛。它早已渗透到我们生活的各种场景。
由于涉及到语言学、计算机科学、数学，自然语言处理其实是一门很复杂的学问。让每个人都能熟悉背后的深刻原理十分困难。
希望在读完这篇文章后，读者朋友们在和智能助手对话时能够想到“哈哈，它才听不懂我说的话，它靠的是统计学”。
参考文献：
[1] 吴军. 数学之美(第3版). 北京: 人民邮电出版社.
[2] 盛骤, 谢式千等. 概率论与数理统计(第4版). 北京: 高等教育出版社.
[3] Alan V. Oppenheim著, 刘树棠译. 信号与系统(第2版). 西安: 西安交通大学出版社.
*本文出品自“科学大院”公众号（kexuedayuan），转载请注明公众号出处。科学大院是中科院官方科普微平台，由中科院科学传播局主办、中国科普博览团队运营，致力于最新科研成果的深度解读、社会热点事件的科学发声。（文中图片均源自NASA官网公开资料，详情见参考文献，表情包为作者提供）
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