我想知道计算语义是否真的用于任何真实世界的系统？ （简单示例here和here）。我想看看实际系统是如何工作的。
在任何现实世界的系统中，实际上使用计算语义似乎存在许多问题：
- 似乎只是用词性标签标记句子容易出错。
- 但是你还需要一个可靠的解析树，它容易出错，一个句子可以有很多有效的树。
- 找出哪些代词指的是哪些实体容易出错。
- 词语消歧也是错误的另一个来源，多种含义在同一上下文中可能有效。
- 我能找到的任何无语境的语法似乎都不完整。
最后，在所有这些错误来源被躲避之后，我们终于可以使用Computation Semantics将句子转换为FOL！
另外，我似乎无法弄清楚如何处理计算语义中的介词。
这真的只是一个学术练习还是计算语义实际上有用？
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自然语言有几种比简单的lambda演算和无上下文语法更好的方法，即。 HPSG，Montague Grammar，TAG，......
例如，可以通过马尔可夫链来处理单词消歧。Siri，Google Now，Cortana和IBM Watson是现实世界系统的一些例子。
Google Translate是另一个使用计算语义的应用程序。
答案 1 :(得分：0)
我相信（对此不作赘述），该技术是从帕洛阿尔托研究中心（PARC，前身为施乐PARC）现已解散的自然语言理论和技术小组中分离出来的，它利用了lambda演算以提供有关文本蕴含度的推论。 idk我只在那里工作过一个夏天（新鲜人，所以在那里的大多数事情都很棒。）
无论如何，“技术”的开发历经30年，然后Powerset以1500万美元的价格购买了所有这些技术的权利，试图破坏一般的智能搜索。然后，Bing的想法出现了，将它吞噬了，然后继续吞噬整个研究组。现在，主要的核心调查人员仅在斯坦福大学担任审判专家。伤心。