Roger Schank在1970年代利用概念依赖（CD）在语言处理方面做了一些有趣的工作。然后，他有些移出了领域，如今正在接受教育。在自然语言生成（BABEL），故事生成（TAILSPIN）和其他领域中有一些有用的应用程序，通常涉及计划和情节而不是单个句子。
是否还有其他人继续使用CD或其变体？除了Hovy的PAULINE（使用CD表示要生成的故事）以外，我没有其他项目可以使用。
Roger Schank在1970年代利用概念依赖（CD）在语言处理方面做了一些有趣的工作。然后，他有些移出了领域，如今正在接受教育。在自然语言生成（BABEL），故事生成（TAILSPIN）和其他领域中有一些有用的应用程序，通常涉及计划和情节而不是单个句子。
是否还有其他人继续使用CD或其变体？除了Hovy的PAULINE（使用CD表示要生成的故事）以外，我没有其他项目可以使用。
Answers:
有人还在使用概念依赖理论吗？
是。很多人。概念依赖性对于以自然语言传达思想至关重要。
在本世纪中，只有几本出版物基于Schank的作品或与他在相关领域的发展方向平行发展。
我在1992年在哈特福德遇到了Roger Schank，当时他是由联合技术研究中心的AI实验室和该地区其他一些财富500强公司赞助的一个系列讲座。他的整个演讲是关于AI研究的一系列故事。我记得26年后的每个故事。
与Schank博士提出的基于故事的推理和记忆系统相比，您今天在该领域中看到的NLP玩具实现方式显得苍白，这可能是对有关人声交流的观察结果的解释。
很容易猜出他转学的原因。他的自然语言和人工智能思想早在一个世纪之前，就在我旁边的大多数与会人员中。
如果您和我发现他的基于故事的推理和记忆建议令人信服，那么我们可能还为时过早，并且在当今的NLP领域中，大多数人都处于领先地位。1980年代在实验室中的大多数人都发现Schank令人不快，而那些适应当今技术文化的人发现Schank无关紧要。
在安阿伯市密歇根大学的一个项目中与我互动过的一些人并没有发现他的工作无关紧要，而且他们的工作符合他的指示。不幸的是，客户NDA限制了我对该项目进行进一步评论。
我们不应该并且最终不会放弃我们在故事中进行交流的想法的原因是因为它是正确的。当一个人说“这让我想吐”或“我也爱你”时，使用“现代”技术对这些句子进行直接解析与在大脑中正确构想的想法并不紧密相关。扬声器。这两个句子都引用了我们称为故事的概念上的相互依存关系。
如果在Borgore音乐会的女士房间里有两个“派对女郎”，而有人说“请给我滚”，则“ roll”一词的概念在概念上是依赖的。如果扬声器处于失速状态，则意味着一件事。如果在水槽处，则意味着另一个。
研究界中总会有一些人了解这一点。那些没有建立起省钱的自动机的人可能会接听您公司的电话，但是他们不会给您提请注意政策问题的客户关系模式。
这些玩具NLP代理商直到开发出Schank博士提出的功能之前，都不会从与客户的电话交谈中认识到产品或服务增强是等待开发的机会，并且他们不会告诉您一个可以说服您的故事您将从第一个抓住机会的机会中受益。
尽管此模型在促进我们对NLP和NLU的当前理解中发挥了重要作用，但它在生产系统中不再有用，并且目前还没有成功的商业产品采用这种方法。
在CDT中，目标是设计一个可以从句子中得出逻辑推论的AI系统。在该系统中，目标是使含义独立于输入中使用的单词。
CDT通过使用以下标记对句子建模：位置，时间，真实世界的动作和真实世界的对象。但是，随着计算能力变得越来越普遍和越来越便宜，人们的兴趣转移到了统计模型上，该模型现在已经优于以前的基于规则的系统。
基于规则的方法（例如CDT）的问题在于，它们需要手动开发语言规则，这可能成本很高，而且通常无法很好地推广到其他语言。
另一方面，统计方法更有效地利用了人类语言资源（多语言文本语料库）。统计模型不是使用基于规则的方法，而是基于将真实权重附加到组成输入数据的要素上来做出软概率决策。（维基百科NLP）
对人类语言资源的这种有效利用导致了一个更加准确和健壮的模型，尤其是在给定不熟悉的输入或包含错误的输入时。统计模型也可以很好地推广到其他语言。