早在100多年前，德國(guó)心理學(xué)家William Stern就推出了IQ測(cè)試，用來測(cè)量人們的智力。從此以后，IQ測(cè)試結(jié)果就成為現(xiàn)代生活中判定孩子學(xué)習(xí)能力以及成年人工作能力的一種標(biāo)準(zhǔn)。

IQ測(cè)試通常包括三類問題，即邏輯問題（如圖形推理）、數(shù)學(xué)問題（如發(fā)現(xiàn)數(shù)列規(guī)律）以及文字推理類問題，這些問題都是基于類比、分類、同義詞或反義詞設(shè)置。

正是文字推理類問題吸引了中國(guó)科技大學(xué)的王華正(Huazheng Wang)等以及北京微軟研究院的高斌等研究人員。電腦向來不擅長(zhǎng)文字推理類問題，在一個(gè)自然語言處理機(jī)器里輸入文字推理類問題，機(jī)器的表現(xiàn)會(huì)很糟糕，甚至與一般人的能力相比都相距甚遠(yuǎn)。

而現(xiàn)在，這一切都在發(fā)生著改變。研究人員研發(fā)的深度學(xué)習(xí)機(jī)器在處理文字類推理問題方面的能力已經(jīng)首次超過了一般人。

將語言問題變成數(shù)學(xué)問題

最近幾年，電腦科學(xué)家通過使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析巨大的文本語料庫，以發(fā)現(xiàn)語料之間的聯(lián)系。這尤其給王華正等科學(xué)家統(tǒng)計(jì)單詞出現(xiàn)模式帶來了極大的便利，比如某個(gè)特定的詞在其他詞前后出現(xiàn)的頻率。這就使得在巨大的參數(shù)空間里，理清單詞之間的關(guān)系成為了可能。

這樣，在這個(gè)高緯度空間里就可以將單詞看做一個(gè)個(gè)向量，像其他向量一樣，可以使用比較、增值以及減值等數(shù)學(xué)方法進(jìn)行處理。這樣就會(huì)得到諸如下面的向量關(guān)系：國(guó)王—男人+女人=女王。

這個(gè)方法現(xiàn)在已經(jīng)取得重大成功。谷歌假設(shè)相近向量代表的不同語言詞序列在意思上是對(duì)等的，實(shí)現(xiàn)了語言自動(dòng)翻譯。

但是，這種方法有一個(gè)顯著的缺陷，即假設(shè)中，每個(gè)單詞的含義均由單一向量指代，因此單詞的含義也是單一的。而文字測(cè)試傾向于使用多義詞增加問題的難度。

王華正等人通過查找單詞在語料庫中的常見搭配解決了這一問題。接下來他們運(yùn)用運(yùn)算法則觀察這些單詞的分布。最后通過詞典查出單詞的不同含義，并將這些不同含義與不同分布的同一單詞對(duì)應(yīng)聯(lián)系起來。

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