题目：带场景约束的自然语言自动形式化研究

报告人：徐超

时间：5月17日 15:00-18:00

摘要：随着深度学习技术的发展，人工智能迎来了第三次发展浪潮。相较之下，基于逻辑方法的老式人工智能（Good old-fashion AI）则日渐式微。然而，老式人工智能相较于深度学习方法在可解释性、安全性和可控性方面存在着诸多优势，因而，这一主题的研究仍具有重要意义。制约老式人工智能发展的一个重要原因是目前尚未有较好的方法可以实现从自然语言到形式语言的自动转换，这一问题仍然是人工智能领域所面临的重要挑战之一。当前关于这一问题的研究主要是技术驱动的方法，即利用已有的句法分析方法或语义表示方法作为中间结构，来弥补自然语言和形式语言的差异。我们尝试以人的形式化思维过程为摹本来寻求一种新的解决方案。具体工作包括：1） 通过对人类语言处理机制相关理论的考察，提出了一种基于概念系统的人类语言生成和理解模型，并以此为基础提出了一种适用于机器的自然语言形式化的理论模型。2）在理论分析的基础上，提出了一种基于认知语义表示的自然语言形式化方法，此方法是一种相对通用的形式化方法，可以应用于不同场景下的形式化任务。3）使用所提出的方法解决两个具体的自然语言形式化任务，即空间语言的自动形式化和临床试验合格性标准的自动形式化。

腾讯会议ID：190 752 927

网址：https://meeting.tencent.com/s/fwLerULYsnOk