出版說明
前言
第一章 人工智能概述
1. l 人工智能的誕生和發(fā)展
1. 2 什么是人工智能
1. 3 90年代初人工智能進展
第二章 歸結推理方法
2. 1 命題邏輯的歸結法
2. 2 子句形
2. 3 Herbrand定理
2. 4 歸結原理
2. 5 歸結過程的控制策略
2. 6 歸結法與Prolog語言
2. 7 非歸結法
第三章 不現定和非單調推理方法
3. 1 概述
3. 2 不確定推理方法
3. 3 非單調推理方法
3. 4 定性推理方法
第四章 知識表示方法
4. 1 概述
4. 2 邏輯表示法
4. 3 產生式表示法
4. 4 語義網絡表示法
4. 5 框架表示法
4. 6 面向對象的表示法
第五章 機器學習
5. 1 為什么研究機器學習
5. 2 什么是機器學習
5. 3 機器學習的發(fā)展協(xié)工
5. 4 學習的一種模型
5. 5 機器學習的分類
5. 6 機器學習的研究目標
5. 7 機器學習的特點
第六章 實例學習
6. l 實例學習的兩個空間模型
6. 2 實例學習的分類
6. 3 學習單個概念
6. 4 學習多個概念
6. 5 學習多步任務
6. 6 基于解釋的學習
第七章 其它學習方法
7. l 記憶學習
7. 2 傳授學習
7. 3 類比學習
7. 4 觀察與發(fā)現學習
第八章 自然語言理解的任務和發(fā)展簡史
8. l 什么叫自然語言理解
8. 2 以關鍵詞匹配為主流的早期歷史
8. 3 以句法一語義分析為主流的中期歷史
8. 4 以走向實用化和工程化為特征的近期歷史
第九章 句法分析
9. l 句法分析的地位
9. 2 短語結構語言
9. 3 喬姆斯基體系
9. 4 語言串理論
9. 5 轉換語法
9. 6 ATN語法
9. 7 句法分析的確定性算法
9. 8 基于合一的語法理論
9. 9 走子句語法
終十章 語義分析
10. l 謂詞一變元
10. 2 LFL的形成規(guī)則
10. 3 動詞
10. 4 名詞
10. 5 限定詞
10. 6 代詞
10. 7 副詞
10. 8 形容詞
10. 9 介詞
10. 10 連詞
10. 11 LFL中的非詞義謂詞
10. 12 索引算子
參考文獻