贵阳动漫设计制作公司的故事理解
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将故事转化为一个剧本，对故事的理解是最为重要的一环。故事理解是人工智能中的基础问题，是计算 语言学的终极目标，它本身包含了自然语言处理中的多项研究热点：文本语义理解、知识获取、建模与推理 、认知理论等。 早期的故事理解工作使用大量的人工知识，通过构建复杂的知识模型和推理机制来完成理解工作。 Schank等—比，使用脚本、计划和目标的知识结构来构建故事理解程序。BORIS系统f、-将这些知识结构和 其他的知识结构相结合，具体包括情感、人际关系、空间—时间图以及故事情景。白20世纪踟年代以后，受 制于故事理解的鲁棒性问题，不少研究者致力于探索广覆盖的浅层故事理解。
目前学界尚无法彻底解决广覆 盖下的深层理解问题，但有两种可行的研究方略：其一是从一个广覆盖的浅层理解问题人手，逐渐加深理解 的深度[14]，将现有的自然语言理解的成果，比如信息抽取，应用到故事理解的工作中，期望通过这种结合 来缓解知识获取和歧义消解这两方面的压力；其二是从一个窄覆盖的深层理解问题人手，逐渐扩展方法的适 用面‘，勺。近年来有关故事理解方面的研究成果屈指可数‘，，,16]，究其根源在于研究者陷于迷惘：如 何使得故事理解程序能处理的不仅仅是几个简单的小故事？现有的故事理解的方法无一例外地遇到了知识工 程上的瓶颈：如何获取并处理海量的知识，这是一个非常困难的问题。另一方面，已有的研究或多或少地忽 略了语言的歧义性问题，而歧义是在自然语言处理中不可避免的问题，
也是自然语言处理的关键对象。因此 ，对于故事理解研究者的挑战是如何将现有的较为成熟的自然语言处理方面的统计方法应用到故事理解中， 解决海量知识的处理瓶颈，并消除理解过程中的语言歧义。目前，一些统计词性标注、浅层句法、语义分析 等自然语言处理方法已经在故事理解中得到了广泛应用，大幅度提升了从故事到剧本的处理效率
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