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可以从对话代理越来越受到学界与产业界重视的趋势中得到印证。然而现有的对话系统，无论是采用模板工程，还是神经网络seq2seq机器学习模式，大多预设了词汇（或词语边界）的“真实”存在，及其意义的静态对应关系。尽管如此，正如功能语言学所揭示的，“形式与意义对”的本质是约定俗成的，就像实际的自发对话语言一样。按照Wray（2005）的观察，我们日常语言中大量的词汇是公式化的，似乎除了预制之外，还以（半固定的）块形式存储。因此，在提出的词典中，我们进一步融入了“公式序列”，可能更好地涵盖词汇知识仓储。
迈向人工智能的知识生产方法和资源
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