什么是Alexa和Siri這樣的語音控制的私人助理，當面對像“臉部”這樣具有多種含義(從身體部位到動作)的詞語時，他們會做什么?來自加州大學伯克利分校，多倫多大學和賓夕法尼亞州利哈伊大學的科學家們已經(jīng)開始確定人類在過去一千年中使用過的算法來賦予詞匯新的含義。

他們的研究結(jié)果 于本月發(fā)表在“ 美國國家科學院院刊” 的網(wǎng)絡版上 ，為語言的演變提供了新的見解，并可以幫助數(shù)字助理在自然語言處理中加強他們的游戲。

研究人員研究了超過1000年的英語語言進化，并創(chuàng)建了計算模型，以追蹤單詞隨時間變化的多重含義。他們的發(fā)現(xiàn)有可能教會機器遵循人類為其詞匯添加新定義所采取的認知步驟。

在這項研究中，研究人員測試了他們的計算模型預測幾個世紀以來英語單詞新意義出現(xiàn)順序的能力。然后，他們根據(jù)英語歷史詞庫檢查了這些預測，其中記錄了英語單詞含義首次進入語言的日期。

其中一個被稱為“最近鄰鏈”的模型 - 將新詞義與最接近的現(xiàn)有詞義聯(lián)系起來 - 最能預測歷史數(shù)據(jù)。

研究報告的共同作者，加州大學伯克利分校心理學助理教授，該系語言與認知發(fā)展實驗室主任Mahesh Srinivasan說：“我們使用英語觀察到的歷史數(shù)據(jù)來反向設計將詞語與其不同含義聯(lián)系起來的結(jié)構(gòu)。”

同一個研究小組之前已經(jīng)繪制了1,100年的隱喻英語語言，以追蹤母語人士如何在他們的詞匯中添加具象的詞義。

“我們的研究開始表明，詞語產(chǎn)生新意義的方式并不是隨意的，而是反映了我們?nèi)绾嗡伎己拖嗷贤ǖ幕緦傩裕?rdquo;Srinivasan說。