※ 引述《brendonfish (fish)》之銘言： : 資訊科學上常希望用一套演算法，就區辨出所有的文字， : 一般的原理，是分析比較文字與範本文字的相似度，然後選出最相似的字， : 不同的演算法會根據文字的像素資訊，設計不同推算相似的的方法。 : 人腦不太一樣的地方，在於它常會交叉採用許多策略， : 人還有另一個策略，就是能靠前後文的語意推算字， : 這部分電腦還要多跟人類學。 我是這樣想的 基本上, 所謂的認字, 應該最少包括三個部份 1. 辨認字型 2. 用字型去提取字音與字義, 有點像是查表 3. 抓出字音, 字義之後, 連結前後文, 去懂這個字, 這是文法的部份 要認出拼音文字, 你要選取的特徵值比較少, 不管怎麼說, 拼音字母的字集比較小 但是漢字就不一樣了, 你最少要記住大約二千到三千個基本字 要認字, 應該也不是準確的去把每個字的字形都抓出來 比較有可能的是先去抓出幾個特定的模式, 大致上抓出特徵 像是國, 住, 這兩個字, 很明顯的是不同模組, 很快就可以辨認 但是國, 圍, 因為它的拓撲特色很像, 你要先遞迴分解它, 才能認出來 因此即使是漢字, 也是由有限的符號組成的, 這顯示了辨認字形, 是學習漢字一定要付出的代價, 而且代價不小 但是, 因為你在辨認字形上要花費這麼大的成本, 它一定也要有相對的好處 一個漢字, 可以同時表示出形音義 所以, 我猜測, 漢字在查表方面, 應該有它特殊的地方 它可以把很多形音義類似的字, 放在同一組裏面, 節省你提取字義的時間 建成一個語義網 所以你在認字的初期, 就已經同時在查表與提取字義字音, 以及進行聯想 這是漢字的優勢 但是, 數學的符號運算系統, 並不需要快速的提取字義 x+1=y-3 這樣的東西, 並不代表任何東西, 它沒有內涵, 沒有意義 它代表的是數的抽象關係, 數的文法與邏輯規則 所以我推論這與漢字能力距離較遠 --

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