这是详细的问题：因此对于自然语言处理，我们有一个计算模型，该模型阐明了如何在解释级别整合世界知识和语言经验。该模型实际上是通过神经网络模型实现的。从理论上讲，我们有一个分布情况状态空间（DSS），它基本上是一个由m个命题（列）和m个观察值（行）组成的m x n矩阵M。在这个矩阵中，命题是形式为P（x，y）的简单谓词。例如“输入（汤姆，餐厅）”。观察是这些谓词的组合。例如“输入（汤姆，餐厅）^订单（汤姆，晚餐）”。如果命题j在命题i中成立，则M（i，j）= 1否则为0。对于该模型/矩阵，我们有40个命题（列）和25000个观察值（行），使矩阵成为一个大的真值表。但是，实际上，这个矩阵太大了，无法通过神经网络实现，这就是为什么我需要找到一种方法来减少行数，同时保留尽可能多的信息，推断的概率以及相似性在各个向量之间。