从“天”字浅谈琴语言天命管家琴生生心学

前情提要

具身（Embodiment)：指具有支持感觉和运动（sensorimotor）的物理身体。

具身的 （Embodied）：具有身体的，可参与交互、感知的。

具身智能(Embodied AI)：有身体并支持物理交互的智能体，如家用服务机器人、无人车等。 —— “身体力行”

非具身智能（Disembodied AI）：没有物理身体，只能被动接受人类采集、制作好的数据 。—— “纸上谈兵”或者说 “运筹帷幄”

具身智能

多模态：是指一个模型或系统能够处理多种不同类型的输入数据并融合它们生成输出。这些数据类型可能包括文本、图像、音频和视频等。

具身任务：像人类一样通过观察、移动、说话和与世界互动从而完成的一系列任务。

具身智能机器人：满足具身智能的能力的机器人。掌握一门汉藏语族衍生方言的能参与社群博弈（斤斤计较，锱铢必较，明辨义利之辨）的超智慧体。

汉藏语族衍生方言（汉语向操作系统）

主动交互：机器人或智能体与环境的实时交互，从而提高智能体的学习、交流和应对问题的能力。

具身智能

• 掌握“实践是检验真理的唯一标准”学识，
• 实事求是接人待物，平易近人，能正确的做事，做正确的事。
• 具有“真才实学，学以致用”的儒家传统，“触类旁通，从善如流”的道家气质，“立己达人，悦己谅人”的释迦禅悟；”独立人格和满足云藏山鹰类型指标的

具体点说，像人一样能与环境交互感知，自主规划、决策、行动、执行能力的机器人/仿真人（指虚拟环境中）是AI的终极形态，我们暂且称之为“具身智能机器人”。

• 或者说，具自由精神的由重力感，安全感，归属感的$M{L}^{4C}$道装。

道装，即机械动力外骨骼和汉语向操作系统的结合体，最简单版俗称机甲，包括无人机，无人车，无人潜航器，空间站，轨道器，深空基地车，超智慧体工程母舰（简称星门），星门防御系统：武库舰等。

汉语向灵感来由，卡牌纸片人插件系统微内核平面卷积双缓存

汉语向是汉语方言人格化的专业名词，是日语（一种孤立语语族）流形语腐向/乙女向的同型词，汉语向系指专注于某一领域的（宅文化）独具魅力的人格特征。在道装琴生生物机械科技工业研究所机械动力外骨骼产品系列中，一般意指意气实体过程慢道缓行理性人类（嵌入式三片机系统），即由

• 脑海，心房，胸怀，
• 或者说是情感立场，情感感同，情感倾向，
• 或者说荀况数论命题逻辑（意理法趣社群的妖汉语强调学陈述逻辑），苏格拉底语句逻辑，杨米尔斯场流形学习语义逻辑（一一映射保持运算象形字音，型，义）的
• 由重力感，安全感，归属感的
• $M{L}^{4C}$道装
• “真才实学，学以致用”的儒家传统，“触类旁通，从善如流”的道家气质，“立己达人，悦己谅人”的释迦禅悟；
• 云藏山鹰指标类型系统独立人格。

自强内向直觉交感意气

天门中断楚江开，碧水东流至此回。两岸青山相对出，孤帆一片日边来。

弘毅外向天命传感仁义

汉语向操作系统考据学，训诂学，音韵学浅析

演说家刘皇叔口若悬河，打岔诸葛亮迎接正在卸甲归来火烧博望坡张飞情景摹绘入声，怎一个猛字了的！”，口舌生津，舌灿莲花，然而，文臣武将之间的文化冲突犹如重重山峦，难以逾越，岂能只凭一己之力数幡苦劝化解。心焦之下，啊的一声，急事立毕。

天门中断楚江开，碧水东流至此回。两岸青山相对出，孤帆一片日边来。

民族方言趣事多，美声技巧诗词传；书上得来终觉浅，此事公案敬张口。

《三国志·蜀志·诸葛亮传》先主曰：“善！”於是与亮情好日密。关羽、张飞等不悦，先主解之曰：“孤之有孔明，犹鱼之有水也。愿诸君勿复言。”羽、飞乃止。

汉语向系统方言图示	望天门山
历代评价	明代郭濬《增订评注唐诗正声》：郭云：说尽目前山水。将孤帆一片影出“望”字，诗中有画。
历代评价	明代李攀龙、叶羲昂《唐诗直解》：一幅绝好画意。
历代评价	明代李攀龙、袁宏道《唐诗训解》：指点景物如画。
历代评价	明代周珽《唐诗选脉会通评林》：周珽曰：以山相对，照应“中断”；以水流回，承应“江开”，意调出自天然。
历代评价	清代黄生《唐诗摘钞》：语无深意，写景逼真。“演说家刘皇叔口若悬河，打岔诸葛亮迎接正在卸甲归来火烧博望坡张飞情景摹绘入声，怎一个猛字了的！”，口舌生津，舌灿莲花，然而，文臣武将之间的文化冲突犹如重重山峦，难以逾越，岂能只凭一己之力数幡苦劝化解。心焦之下，啊的一声，急事立毕。
历代评价	清代黄叔灿《唐诗笺注》：此天然图画境界，正难有此大手笔写成。
	天籁，语言的发音结构剖面图，与天门象形是“天”字的来源地之一。
据安旗编著的《李白全集编年注释》、郁贤皓编著的《李白选集》和管士光编著的《李白诗集新注》，《望天门山》当是唐玄宗开元十三年（725）春夏之交，二十五岁的李白初出巴蜀，乘船赴江东经当涂（今属安徽）途中初次经过天门山所作。	汉语向方言美声训诂学考据
不同声位的发音技巧在于咬字准确“田门宗短除将凯”	唐音白话音韵学暗示与意境
	口腔的部位说明

文本分析模型概述

文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取.文本分析是非结构大数据分析的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息.

将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息,即对文本进行科学的抽象,建立他的数学模型,用以描述和代替文本.使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别.

由于文本是非结构化的数据,要想从大量文本中挖掘有用信息就必须首先将文化转化为可处理的结构化形式.

当代,人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常大的,这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类,聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意.因此,必须对文本向量做进一步的净化处理,在保证原文含义的基础上,找出文本特征类别最具代表性的文本特征.

为了解决这个问题,最有效的方法就是通过特征选择来降维.

现代,有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上.
用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项.特征项必须具备一定的特征:

1.特征项要能确实标记文本内容.
2.特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力.
3.特征项的个数不能太多.
4.特征项分离要比较容易.

在中文史料文本中可以采用字,词或短语作为表示文本的特征项.相比较而言,词比字具有更强的表达能力,而词和短语相比,词的切分难度比短语的切分难度小得多.因此,人生意气场史料分析,采用词作为特征项,称作特征词.
这些特征词作为文档的中间表示形式,用来实现文档与文档,文档与用户目标之间的相似度计算.

特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数,以此来降低向量空间维数,从而简化计算,提高文本处理的速度和效率.文本特征选择对文本内容的过滤和分类,聚类处理,自动摘要以及用户兴趣模式发现,知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响.

文本分析方法概述
1.分词(SplitWord),统计语言模型是建立在词的基础上,因为词是表达语义的最小单位.所以要对史料中的句子进行分词,才能做进一步自然语言(道理和故事的意气数据挖掘)处理.

2.词频(Term Frequency,TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数,传统语言学运用统计数据对语言现象作定量描述;计算语言学也运用统计数据支持语言的自动分析.因为语言现象(事件)的概率无法直接观察到,需要根据频率来估计,所以需要在分词的基础上再做词频分析.

3.TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是用以评估某个词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件重要的程度,是用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术,是一种统计方法.

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或短语具有很好的类型区分能力.适合用来分类.

PLDA
在自然语言处理中,存在一词多义和一义多词的问题.例如,在非人生意气场语境中,意气这个词可能有不同的含义,可能是志向(意气风发),也可能是情趣(意气相投),还可能是情绪(意气用事);而"“道理”“和”“故事”"虽然是两个完全不同的词,表达的却是相同的含义----社群的记忆迭代—妖的代谢.

为了解决这个问题,需要将词中的主题提取出来,建立一个词和主题的关联关系,这样一个文档就能表示成为主题的向量.这样文本的处理就得以大大的简化.

LSA是隐含语义分析(Latent Semantic Analysis)的缩写,其使用SVD分解的数学方法,把原文本的特征空间降维到一个低维语义空间,减轻一词多义和一义多词问题.

PLSA模型中总共定义了K个主题和V个词.任何一篇文章是由K个主题中的多个混合而成.换句话说,每篇文章都可以看做主题集合topic上的一个概率分布doc(topic),也就是每篇文章以某个概率匹配某一个主题.

PLSA模型加上贝叶斯框架便是LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,LDA被称为三层贝叶斯概率模型,包含词,主题,文档三层结构.LDA中主题向量θ的p(θ)分布服从Dirichlet分布(狄利克雷连续多变量概率分布,常用作贝叶斯统计的先验概率);

PLDA是LDA算法的计算机编程实现.