从口语与书面语角度看GPT的自然语言处理弊端

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【摘要】人工智能语言存在表达生硬、分析固化及话轮转换滞后等问题，原因在于其自然语言处理机制对自然语言理解不足，过度依赖书面语料进行分析。在不改变语料类型的前提下，关键在于理解并优化书面语与口语之间的转换。本文结合语言学与人工智能理论，探讨了文字和语言的关系，分析了人工智能语言与人类语言的差异，并给出相应建议，即人工智能应重视语境分析与应用，基于数据库解析的“最优解”未必适应灵活的话语空间，同时，对话中上下文联系也应得到关注。（剩余5698字）

试读结束

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