| 出版说明 前言 第一章 人工智能概述 1．l 人工智能的诞生和发展 1．2 什么是人工智能 1．3 90年代初人工智能进展 第二章 归结推理方法 2．1 命题逻辑的归结法 2. 2 子句形 2．3 herbrand定理 2．4 归结原理 2. 5 归结过程的控制策略 2．6 归结法与prolog语言 2．7 非归结法 第三章 不现定和非单调推理方法 3．1 概述 3．2 不确定推理方法 3．3 非单调推理方法 3．4 定性推理方法 第四章 知识表示方法 .4. 1 概述 4．2 逻辑表示法 4．3 产生式表示法 4．4 语义网络表示法 4. 5 框架表示法 4．6 面向对象的表示法 第五章 机器学习 5. 1 为什么研究机器学习 5．2 什么是机器学习 5. 3 机器学习的发展协工 5．4 学习的一种模型 5. 5 机器学习的分类 5．6 机器学习的研究目标 5. 7 机器学习的特点 第六章 实例学习 6．l 实例学习的两个空间模型 6. 2 实例学习的分类 6．3 学习单个概念 6．4 学习多个概念 6．5 学习多步任务 6．6 基于解释的学习 第七章 其它学习方法 7．l 记忆学习 7．2 传授学习 7．3 类比学习 7．4 观察与发现学习 第八章 自然语言理解的任务和发展简史 8．l 什么叫自然语言理解 8．2 以关键词匹配为主流的早期历史 8．3 以句法一语义分析为主流的中期历史 8. 4 以走向实用化和工程化为特征的近期历史 第九章 句法分析 9．l 句法分析的地位 9．2 短语结构语言 9．3 乔姆斯基体系 9．4 语言串理论 9．5 转换语法 9. 6 atn语法 9．7 句法分析的确定性算法 9．8 基于合一的语法理论 9．9 走子句语法 终十章 语义分析 10．l 谓词一变元 10．2 lfl的形成规则 10．3 动词 10．4 名词 10．5 限定词 10．6 代词 10．7 副词 10. 8 形容词 10．9 介词 10．10 连词 10. 11 lfl中的非词义谓词 10. 12 索引算子 参考文献 |
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