مذكرة لى فنغ شبكة AI تقنية الاستعراضي: صاحب البلاغ لي هانغ، بدءا من "الصين جمعية الحاسبات الاتصالات" 2018 الفترة الثالثة، AI تقنية استعراضه طبع المرخص. هذه المادة دون إذن يحظر نقل مقاطع والنسخ وأي استخدام النسخ المتطابق. للطبع، يرجى تقديم طلب للحصول والحصول علي تصريح من خلفية أرقام CCFvoice الجمهور.

من قصة مأساوية

ديبورا (ديبورا) دفعت بلطف فتح الباب وداخل نظرة خاطفة لنرى. كلايف (كليف) وجدت زوجته جاءت، وجهه يظهر لا حدود لها الفرح. ذهب مباشرة إلى الباب، وهم يهتفون "جيدة جدا" بأذرع مفتوحة وعانق ديبورا. كلايف وديبورا بينما تقبيل، في حين قال: "أتيت، أنا مندهش". وبعد ذلك بدأ لاحتضان، كما لو كانت لفترة طويلة. بعد الجلوس، نظرت ديبورا لطيف كلايف قال: "في الواقع، هذا الصباح لقد كان ل،" هز رأسه كلايف ومردود، "لا يمكن، هذه هي المرة الأولى التي رأيت لكم اليوم." وتتكرر هذه المشاهد كل يوم في مراحل بين ديبورا وكلايف.

كلايف وير لين (كلايف لبس) هو موسيقي بريطاني . وكان في الأربعين من عمره عندما يعاني فجأة من التهاب الدماغ الفيروسي، وهو مرض وفيات عالية جدا. لحسن الحظ، وقال انه على قيد الحياة، لسوء الحظ، فإن هذا المرض تركوه مع فقدان الذاكرة (فقدان الذاكرة). حدثت أشياء كثيرة في الماضي لا أذكر، لكنه أيضا معترف بها زوجته، لم تعترف ابنتها. الأخطر من ذلك، انه لا يتذكر ما يجري في الذهن بعد بضع دقائق سوف تنسى تماما. أفعاله دون أي مشاكل، واللغة والتفكير يبدو العادية، فإنه يمكن اتباع نظام غذائي، والمشي، والحديث، الكتابة، أو حتى العزف على البيانو، والغناء، ويبدو مثل الناس العاديين. لكنه هو الذاكرة طويلة المدى (الذاكرة طويلة المدى) وارد. وقال إنه يرى العالم والجميع هو نفسه، ولكن تحولت بعيدا، كل شيء حدث للتو سوف تختفي من العقل، لديه فقط "لحظة لحظة الوعي ل" يمكن آفاق لا اتصال، ولا يمكن المستقبل الماضي.

يستخدم كلايف وير لين خبرته مؤسفة بالنسبة لنا للكشف عن أهمية الذاكرة طويلة المدى ذكائنا، وحتى حياتنا.

من الذاكرة والذكاء

نموذج الذاكرة في الدماغ هو مبين في الشكل 1، وحدة المعالجة المركزية، والسجلات، التي تتألف من الذاكرة على المدى القصير والذاكرة طويلة المدى. الرؤية والسمع ومثل التي حصلت عليها مدخلات الاستشعار من الخارج، وتخزينها في السجل، الوقف السجل 1-5 ثواني. إذا انتباه الناس يتعلق المحتوى، سيتم نقلهم إلى الذاكرة على المدى القصير، وإقامة الذاكرة على المدى القصير في حوالي 30 ثانية. إذا نوى شخص أن نتذكر المحتوى، فإنه سيتم نقلها إلى الذاكرة طويلة الأمد، احتفظ بصورة شبه دائمة في الذاكرة على المدى الطويل. عندما يحتاج الناس هذه العناصر، واسترجاعها من الذاكرة طويلة المدى، ونقلها إلى الذاكرة على المدى القصير، وتجهيز .

نموذج 1 الذاكرة في الدماغ البشري

محتويات كل المعلومات الذاكرة طويلة الأمد، ولكن أيضا المعرفة. ببساطة، تشير المعلومات حقيقة أن العالم هو فهم الناس للعالم التمثيل المعرفي ليس بالضرورة تمييزا واضحا بين الاثنين. الناس في تخزين الذاكرة طويلة المدى للمعلومات والمعرفة، ومحتوى جديد وصلات إلى المحتوى الموجود معا، وزيادة الحجم، والذي هو سمة من الذاكرة على المدى الطويل.

الدماغ المسؤولة عن القراءة والكتابة إلى الذاكرة على المدى الطويل هو الجهاز الحوفي في الحصين (قرن آمون). كلايف وير لين يعانون من فقدان الذاكرة، لأن الحصين قد تعرض للتلف. الذاكرة طويلة الأمد موجود بالفعل في القشرة المخية (القشرة الدماغية). في القشرة الدماغية، وسائل ذاكرة تغيير الارتباط بين خلايا الدماغ، لبناء وصلة جديدة لتشكيل نموذج الشبكة الجديدة.

يمكننا أن نرى أن نظام الذكاء الاصطناعي انها ليست الذاكرة طويلة المدى. ما إذا كان هو الكلب ألفا، أو المركبات الذاتية، يتم استخدامها تعلمت نموذجا جيدا أو تم تعريف نموذج يدويا، لا يستطيعون الوصول المستمر إلى المعلومات والمعرفة، والمعلومات والمعارف الجديدة تضاف إلى آلية النظام. على افتراض أن نظام الذكاء الاصطناعي هو أيضا واعية، ثم أنهم يشعرون العالم وكلايف وير لين هو نفسه، وهذا هو اللحظة الوحيدة للوعي لحظة.

لذلك، ما هو الوعي؟ هذا هو واحد من أكبر أسرار العلم اليوم، ويقول، اليوم. اليابانية الأمريكية الفيزيائي ميشيو كاليه (ميتشيو كاكو) يعطي تعريفه. إذا كان النظام مع البيئة الخارجية (بما في ذلك غير البيولوجية، والفضاء، الساعة البيولوجية،) عملية تفاعلية، والتغيرات في الحالة الداخلية مع تغير البيئة، ثم النظام سيكون له 'الوعي' . ووفقا لهذا التعريف، وميزان الحرارة، والزهور هي أنظمة واعية، وأنظمة الذكاء الاصطناعي هي أيضا واعية. لديهم شعور النظام الحالي من نظام الذكاء الاصطناعي هو عدم وجود ذاكرة طويلة الأمد.

ونظام الذكاء الاصطناعي مع الذاكرة طويلة المدى تتطور إلى مرحلة أعلى. هذا ينبغي أن يكون اتجاه التنمية مستقبل الذكاء الاصطناعي.

سؤال ذكي الإجابة على النظام

تطوير مستقبل الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن الأسئلة والأجوبة تظهر المخابرات للنظام، ويتضمن نظام وحدة معالجة اللغة والذاكرة على المدى القصير، والذاكرة على المدى الطويل، وحدة المعالجة المركزية (الشكل 2). وهناك عدد كبير من المعلومات والمعرفة منظم وغير منظم كمدخل، وهناك الكثير من الأسئلة والأجوبة إلى اللغة باعتبارها بيانات التدريب. لا يمكن للنظام تلقائيا الحصول على المعلومات والمعرفة، في السيطرة على فهم اللغة وتوليد الطاقة والمعلومات والمعارف المخزنة في معالجة الذاكرة على المدى الطويل، اللغة الطبيعية المستخدم فهم لرفع هذه القضية، واستخدام ذكريات المعلومات والمعرفة إعطاء الإجابة الصحيحة.

الشكل 2 ذكي السؤال الإجابة النظام

بمعنى من المعاني، هناك الآن نموذجا أوليا لنظام من هذا القبيل، على سبيل المثال، يمكن أن ينظر إلى محرك البحث على الإنترنت على أنها نسخة مبسطة من ذلك. ولكن لبناء حقا مساعد المعلومات الذكاء البشري، وهناك العديد من الصعوبات التي يجب التغلب عليها، وهناك العديد من القضايا التي يتعين حلها.

طبيعة مسابقة المشكلة هي: (1) التحليل الدلالي، هو على وشك الدخول إلى اللغة الطبيعية يتم تعيين التمثيل الدلالي لتمثيل الداخلي، (2) تمثيل المعرفة، ونقل المعرفة على وشك إدخال معلومات عن التمثيل الدلالي الداخلي. التحدي الأكبر من الغموض والتنوع اللغوي، وغموض المعرفة.

لغة ديه غموض (غموض)، وهذا هو تعبير واحد يمكن أن تعني أشياء مختلفة. وفيما يلي مثال لغوي تشارلز فيلمور (تشارلز فيلمور) معين. الكلمات الإنجليزية تسلق، دلالات الأساسية للأطراف أجبر على التحرك التصاعدي على طول مسار مشيرا إلى وسيلة "لتسلق" في. إذا كان الأمر كذلك الأحكام مع الصعود، ونحن عموما سوف تعطي مثل هذا الحكم "الصبي ارتفع شجرة" (قفز الصبي حتى الشجرة). لكن الصعود للكلمة دلالات سوف توسع في اتجاهات مختلفة، ويمكن القول، "الأسعار ترتفع يوما بعد يوم" (الأسعار اليومية المرتفعة)، لن يكون هناك أطرافه تسلق تتحرك قوة المعنى. ويمكن القول، "كان يتسلق من كيس النوم" (وهو ارتفع من كيس النوم)، لن يكون هناك صعود الحركة الصعودية من معنى. كلمات اللغة لها الخصائص التالية: نواة الدلالي، الموافق بعض الحجة التقليدية يمكن ان تكون ممثلة من قبل عدد من الميزات. ولكن بعض الميزات قد يتم حذف، شكل الدلالي الجديد، حجة جديدة. لغة، بالإضافة إلى الغموض، والغموض من المفردات النحوية.

بينما أيضا التنوع اللغوي (التباين)، وهذا يعني التعبير متعددة يمكن أن تعني الشيء نفسه. على سبيل المثال، "من الأرض والشمس"، "كم تبعد الأرض عن الشمس؟"، "كيف الكثير من الشمس والأرض بصرف النظر كم؟"، وما إلى ذلك، هو تعبير مرادف.

معرفة الناس، وخصوصا المعرفة، ضبابي (ضبابي). هنا مثال من رواد بحوث الذكاء الاصطناعي تيري فينوغراد (تيري فينوغراد) تعطى. اللغة الإنجليزية، ويشير البكالوريوس في الرجال البالغين غير المتزوجين، وهذا معنى واحد. يبدو أن مفهوم واضح، ولكن عندما نحكم على حقيقة الوضع، وسوف تجد أن فهمنا لهذا المفهوم غامض، على سبيل المثال، إذا كان الأب غير المتزوجين هو البكالوريوس؟ الزيجات الصورية سواء الرجال هم البكالوريوس؟ طلاب المدارس الثانوية الذين يعيشون حياة بلاي بوي هي البكالوريوس؟ لم يفعل ذلك الآراء.

معالجة رمز العصبية

في السنوات الأخيرة، فقد وجهت التعلم العميق لمعالجة اللغة الطبيعية تغييرات كبيرة، حتى أن الترجمة الآلية والحوار وأداء المهمة الآخر قد تحسنت كثيرا، وأصبحت التكنولوجيا الأساسية. ولكن من ناحية أخرى، ظهرت أيضا عمق تعلم لفرض قيود على معالجة اللغة الطبيعية. يجب مواجهة المستقبل، جنبا إلى جنب مع التعلم العميق (المعالجة العصبية) مع تجهيز رمز التقليدي أصبح توجها هاما للتنمية، وتجهيز رمز نموذج العصبية الجديدة (معالجة رمزي العصبي) يتم قبول من قبل الناس أكثر وأكثر، حقق الدراسة أيضا التقدم الأولي.

س 3 تجهيز نظام ذكي يستند إلى رمز العصبي

تعلم عمق الحقيقية ناقلات لغة التمثيل، بما في ذلك الكلمات والجمل ومقالات والتمثيل ناقلات، المعروف أيضا باسم التمثيل العصبي (التمثيل العصبي). ميزة العصبية تتمثل في الغموض والتنوع من متانة، ويمكن التعامل بشكل أفضل مع اللغة، واللغة البيانات الضوضاء. من ناحية أخرى، فإن التدوين التقليدي (التمثيل الرمزي) هو ميزة أنه قراءة وقدرته على العمل. ويستند اللغة على الرمز، الكمبيوتر معالجة الرمز هو جيد، مع عروض رمز نتيجة معالجة اللغة هي الخيار الطبيعي. تم تصميم وتجهيز رمز العصبية لاستخدام التمثيل العصبي والتدوين لوصف دلالات اللغة، ولعب لصالح كلا، معالجة اللغات الطبيعية بشكل أفضل.

رمز Q تجهيز نظام ذكي على أساس العصبية وحدة معالجة اللغة هو الذاكرة على المدى القصير، والذاكرة على المدى الطويل، وحدة المعالجة المركزية، كما هو مبين في الشكل. لغة وحدة معالجة ومكونات وفك التشفير. التشفير يحول المسألة اللغوية الطبيعي التمثيل الدلالي الداخلي، وتخزينها في الذاكرة على المدى القصير، بما في ذلك الأعصاب وتمثيلات رمزية من FIG. وحدة المعالجة المركزية من خلال مسألة التمثيل الدلالي، للعثور على المعلومات والمعارف ذات الصلة من الذاكرة طويلة الأمد. ويستند الذاكرة على المدى الطويل أيضا على المعلومات والمعرفة وتمثيلات رمزية التمثيل العصبي. بعد العثور على إجابات ذات الصلة، والأجوبة فك الرموز المتحولين التمثيل الدلالي للإجابة اللغة الطبيعية.

آخر التطورات

هناك ثلاث طرق لتحقيق نظام الرد، لأنه يقوم على التحليل واسترجاعها، طريقة التي تم إنشاؤها. عادة دورة واحدة للحوار قد يكون عدة جولات من الحوار. نحن هنا النظر في جولة واحدة من الأسئلة والأجوبة تحليل النظام القائم.

التحليل الدلالي هو تقليدي في فن (تحليل الدلالي) . القواعد النحوية الاصطناعية حددت بناء على مسألة تحليل النحوي والتحليل الدلالي، والتمثيل الدلالي الداخلي - تعبير منطقي. الحاجة إلى تحديد يدويا بناء الجملة التحليل الدلالي، وارتفاع تكاليف التطوير والفقيرة تطويره.

في السنوات الأخيرة، وقد تم بحث نظام الرد المسألة على أساس المعالجة رمز العصبي إلى حد كبير اختراق. من يمكن أن يبنى البيانات الإجابة تماما نهاية النظام إلى النهاية. دون تدخل بشري، وتحتاج فقط لتوفير كمية كافية من بيانات التدريب. وقد Q دقة أيضا بعض التحسن. تقنيات التحليل الدلالي التقليدية ليتم تخريب. وهنا عدد قليل من العمل التمثيلي.

الفيسبوك (الفيسبوك) ويستون (ستون)، الذي اقترح ذاكرة شبكة (شبكات الذاكرة) إطار ، Q يمكن أن تستخدم في الحالات التالية:

جون هو في الملعب.

بوب هو في المكتب.

جون التقطت لكرة القدم.

ذهب بوب إلى المطبخ.

س: أين هي كرة القدم؟

A: الملعب.

ذكريات الشبكات العصبية ومكونات الذاكرة على المدى الطويل. الذاكرة طويلة المدى هي مصفوفة، مصفوفة كل ناقلات الصف هو التمثيل الدلالي للجملة. عند القراءة، يمكن إعطاء شبكات الذاكرة يتم تحويل الجملة إلى تمثيل داخلي، وتخزينها في الذاكرة طويلة الأمد. عندما، ويمكن أيضا السؤال يتم تحويل السؤال والجواب في تمثيل داخلي، والذاكرة على المدى الطويل التمثيل الدلالي للجملة لكل صف في المباراة، والبحث عن إجابات، والقيام الجواب.

جوجل DeepMind غراف (جريفز) مثل اختراع يمكن التمييز الكمبيوتر العصبي (الكمبيوتر العصبي للاختلاف) نموذج . نموذج الشبكة العصبية ومكونات الذاكرة الخارجية. ذاكرة خارجية هي مصفوفة، قد تمثل هياكل البيانات المعقدة. الشبكات العصبية هي المسؤولة عن الذاكرة الخارجية للقراءة والكتابة، وهي ثلاثة أنواع، مع آليات مختلفة للاهتمام، والتي تبين ثلاثة مختلفة السيطرة القراءة والكتابة، المقابلة لهذه الوظائف الثلاث في الحصين الثدييات. تعلم نهاية الشبكة العصبية أن تنتهي في البيانات، والتعلم دالة الهدف هو ظائف للاختلاف. الفرق نموذج الكمبيوتر العصبي يمكن تطبيقه بنجاح لعدد من المهام بما في ذلك الأسئلة الذكية والأجوبة.

نيلا كانغ كرمة جوجل (Neelakantan) مثل تطوير مبرمج العصبية (مبرمج العصبي) نموذج ، يمكنك أن تجد إجابات من قاعدة بيانات علائقية، الرد الآلي أسئلة اللغة الطبيعية. نموذج العام هو الشبكة العصبية المتكررة. ويستند كل خطوة مسألة التمثيل (تمثيل العصبي) ويمثل الدولة قبل الخطوة (التمثيل العصبي)، مما يضم التوزيع الاحتمالي والتوزيع الاحتمالي لحساب الأعمدة العمليات، وتحديد عمود من جدول قاعدة بيانات لتنفيذ العملية ( التدوين). لتنفيذ هذه العمليات، وللعثور على الجواب. يمثل العمود تشغيل قاعدة بيانات حسابات منطقية أو حسابية، مثل المبلغ، والأحجام. التعلم، دالة الهدف العام هو اختلاف والتدريب أصل الشبكة العصبية المتكررة مع المعلمات التدرج.

وضعت ليانغ وآخرون جوجل العصب رموز آلة (آلات رمزية العصبية) نموذج . العصبية آلة رمز يمكن العثور عليها في خريطة المعرفة ثالوث الجواب، مثل الإجابة على "ما هي أكبر مدينة في الولايات المتحدة؟" مثل هذه المشكلة. نموذج هو تسلسل لتسلسل (تسلسل إلى تسلسل) النموذج، سيتم تحويل مشكلة كلمة تسلسل إلى سلسلة من الأوامر. لغة LISP هي سلسلة من الأوامر البرنامج، تنفيذ البرنامج يمكن العثور على الجواب. أداء الجهاز القصوى المتغيرات مميزة رمز العصبية تسلسل على تسلسل واستخدام تمثيل نموذج البرنامج، مع مفتاح إضافي - قيمة ذاكرة المتغير (ذاكرة مفتاح متغير) المتغيرات المسجلة، حيث يتم التعبير عن مفتاح العصبية، هو تدوين متغير. تدريب النموذج هو بناء على نهاية تعزيز التعلم (سياسة طريقة التدرج) من التعلم.

ويشمل 4 نظام ذكي وردا على سؤال المحقق

هواوي Lvzheng دونغ مثل تطوير المحقق العصبية (المستفسر العصبي)، المحقق الرمز (المستفسر رمزي) وتوصيل المحقق (إلى جانب المستفسر) ثلاثة نماذج ، قاعدة بيانات علائقية للاستعلامات اللغة الطبيعية. على سبيل المثال، يمكنك أن تجد الجواب من دورة الالعاب الاولمبية في قاعدة البيانات، والإجابة "منطقة المدينة المضيفة لأكبر عدد من المشاهدين لدورة الالعاب الاولمبية كم؟" مثل هذه المشكلة. ويشمل Q & A نظام لغة وحدة المعالجة والذاكرة على المدى القصير، والذاكرة على المدى الطويل والاستعلام، وتشمل وحدة معالجة اللغة أيضا التشفير وحدة فك الترميز. أي FIG 4 هو تطبيق خاص من هذه العمارة. تمثيل الباحث استنادا مشاكل على المدى القصير الذاكرة (التمثيل العصبي) من قاعدة بيانات الذاكرة طويلة المدى (تمثيلات رمزية والعصبية) للعثور على الجواب. رمز الاستعلام هو عبارة عن شبكة المتكررة العصبية، ومسألة التمثيل (تمثيل العصبي) يتم تحويلها إلى سلسلة الاستعلام (التدوين)، وتسلسل تنفيذ عمليات للعثور على الجواب. استخدام تعزيز التعلم، واستراتيجيات محددة طريقة التدرج يمكن أن تنتهي هذه الدورة للتعلم الشبكة العصبية. الاستعلام العصبية عبارة عن مجموعة من الشبكات العصبية العميقة، ومسألة التمثيل (تمثيل العصبي) معين بشكل متكرر إلى عنصر قاعدة البيانات (التدوين)، وهذا هو الجواب، وفيه نموذج الشبكة العصبية يمثل خريطة. باستخدام دراسة متعمقة، وطريقة التدرج أصل معين، ويمكن لهذه أعماق إنهاء الشبكة العصبية تعلم. كفاءة عالية رمز الباحث والتعلم الكفاءة ليست عالية، العصبية عالية الكفاءة تحقيق التعلم، والكفاءة ليست عالية. ربط المحقق يجمع بين مزايا كل من. تدريب أول من تعلم مكتشف العصبي، ثم نتائج رمز التدريب تحقيقها، رمزا الباحث يستخدم فقط عندما الأسئلة والأجوبة.

آفاق المستقبل

الكمبيوتر هو الأفضل في الحوسبة والتخزين، وقد ثبت قدرتها حوسبة قوية في واقع الأمر قوة عظمى، ولكن لم تستغل قدرتها تخزين قوية تماما، وعادة ما يتم تخزين البيانات، بدلا من المعلومات والمعرفة. الكمبيوتر لا يمكن تصفية البيانات تلقائيا والمكرر لاستخراج المعلومات والمعارف، وربطها أيضا، يتم تخزينها في الذاكرة طويلة المدى، وخدمة الإنسانية.

ومن المتوقع أن يكون هناك تظهر مثل هذه الأنظمة والمعلومات الذكية وإدارة المعرفة، فإنه يمكن تلقائيا الوصول إلى المعلومات والمعرفة، والإدارة الفعالة، ويمكن الإجابة على الأسئلة بدقة، مساعد ذكي أصبح الجميع. تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وخاصة تكنولوجيا معالجة رمز الأعصاب ومن المتوقع أن يساعدنا على تحقيق هذا الحلم. نتطلع إلى ذلك اليوم!

شكر وتقدير

شكرا Lvzheng دونغ جيانغ شين شانغ يفنغ، مولي لي، يان بنغ تشنغ، الخ، وهذه المادة هي لتوليد الكثير من الأفكار في العمل في التعاون معهم.

نبذة عن الكاتب

لي هانغ

• عضو بارز CCF، كاتب عمود CCCF ضيف

• عناوين الصحف اليوم مختبر الذكاء الاصطناعي

• الاهتمامات البحثية: معالجة اللغات الطبيعية، واسترجاع المعلومات، والتعلم الآلي، الخ

حاشية

هناك على عرض المواد الإنترنت والفيديو من حياة كلايف وير لين.

LISP هي مختصر لقائمة تجهيز، هو التنمية في وقت مبكر، واللغة تجهيز قائمة من أهمية كبيرة. انها مناسبة لمعالجة رمز، والمنطق الآلي، ووصف الأجهزة وتصميم VLSI.

مراجع

فرانك L. التعلم والذاكرة: كيف يعمل وعندما يفشل ستانفورد محاضرة، 2010 ..

ميتشيو K. الوعي يمكن قياسها كميا. فكر كبير، يوتيوب، 2014.

بيرسي L. التعلم للتنفيذ الدلالية موزعي للتفاهم اللغة الطبيعية . الاتصالات في ACM، 2016.

ستون J، شوبرا S، بوردس A. شبكات الذاكرة // وقائع المؤتمر الدولي عن المكاتب التعلم (ICLR)، 2015.

قبور A، G اين، رينولدز M، وآخرون. الحوسبة الهجين باستخدام الشبكة العصبية مع ذاكرة خارجية ديناميكية . الطبيعة، 2016، 538 (7626): 471.

Neelakantan A، لو Q V، Sutskever I. مبرمج: حمل برامج الكامنة مع التدرج النسب // وقائع المؤتمر الدولي عن المكاتب التعلم (ICLR)، عام 2016.

ليانغ C، Berant J، لو Q، وآخرون العصبية آلات رمزية :. التعلم الدلالية موزعي على Freebase باستخدام ضعف الرقابة // وقائع الاجتماع السنوي 55 لجمعية اللسانيات الحاسوبية (ACL'17)، عام 2017.

يين P، لو Z، لي H، كاو B. العصبية المستفسر: تعلم جداول الاستعلام مع اللغة الطبيعية // وقائع المؤتمر الدولي المشترك على الذكاء الاصطناعي (IJCAI'16)، 201625: 2308-2314.

مو L، لو Z، لي H، جين Z، واقتران الموزعة وتنفيذ الرمزي للغة الاستعلامات الطبيعية // وقائع المؤتمر الدولي للتعلم آلة (ICML'17)، 201734: 2518-2526.