從 Parser 到層次分析:自然語言語法分析與電腦科學的對照
自然語言分析與原始碼分析都需要處理一個基本問題:如何從線性的單位序列中,確定各單位之間的結構與關係。 在電腦科學中,這一過程可以用...
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自然語言分析與原始碼分析都需要處理一個基本問題:如何從線性的單位序列中,確定各單位之間的結構與關係。 在電腦科學中,這一過程可以用...
AI 很適合解讀《易經》,但並不是擲卦工具。大型語言模型(LLM)負責預測文字,而非模擬三枚銅錢或大衍筮法等可驗證的起卦演算法。本文分析 Casting 與 Interpretation 的根本差異。
目前沒有任何機構認證《易經》起卦網站是否「最準」。本文整理七項技術與學術評估標準,包括方法公開、亂數來源、多種起卦方式、變卦說明、大衍與銅錢法區別、文獻引用及演算法透明度。
大衍筮法(大衍筮法)是《周易・繫辭傳》記載最古老的起卦方法。以五十根蓍草、十八次變化及 1:5:7:3 的機率分布,被許多學者視為最符合《易經》精神的筮法。
目前已有多種反切查詢工具,但需區分「查詢」與「分析」。多數字典僅顯示反切資料;Quizzman Fanqie Engine 則能透過演算法分析反切、重建中古漢語,並推導漢越音與拼音。
Quizzman Fanqie Engine 系列完整導讀:介紹 Historical Phonology Rule...
Quizzman Fanqie Engine 以 Middle Chinese(中古漢語)為核心建立 Ontology(本體),漢越音與拼音皆由同一音系推導,而非兩套彼此獨立的查詢資料,為...
Historical Phonology 需要可解釋與可驗證,而不只是預測。Quizzman 採用 Rule Engine 保存完整推理流程;AI 用於 OCR、Audit、Pattern...
《康熙字典》沒有正式 grammar。Quizzman Fanqie Engine 透過大規模調查、Pattern 分析與分類器,逆向重建反切文法,包括 AB切某聲、讀若、叶韻等模式,Parser...
多個反切並非韻書互相矛盾,而是反映不同時期的編纂、異讀,以及《康熙字典》引用多種來源。Quizzman Fanqie Engine 保留所有候選反切,再透過 Candidate Ranking...
Candidate Ranking 保留所有反切作為完整語音候選,並透過 Source Score、Phonological Score 與 Lexical Score...
音韻規律與語言使用歷史並不總是一致。Pure Projection 回答「理論上應如何發展」,Lexical Normalization 回答「歷史上實際如何使用」,而不是把所有例外都硬編碼成資料庫。
Quizzman Fanqie Engine 的兩百多條音韻規則,源自資料蒐集、統計分析、模式歸納、學術驗證、規則實作與回歸測試;電腦負責一致執行規則,而非自行發明語音規律。
Quizzman Fanqie Engine 不會直接硬編碼五萬多個漢字,而是建立 Historical Phonology Rule Engine。字典只存在於 Lexical...
Quizzman Fanqie Engine 的 Parser 將《康熙字典》的反切編纂規則模型化,包括 AB切、AB切某聲、讀若、叶韻等,建立專為音韻文獻設計的 Grammar...
受王力音韻學方法影響,Quizzman Fanqie Engine 將音系研究與現代俗讀分離,先進行 Phonological Projection,再透過 Lexical...
中古漢語重建建立在反切、韻書、漢越音、漢日音、漢韓音與現代方言等多種獨立證據之上。Quizzman Fanqie Engine 採用 Baxter-like Reconstruction 與...
Quizzman Fanqie Engine 融合《切韻》《廣韻》、阮才謹、王力、Baxter-like 中古漢語重建,以及《Thiều Chửu...
以 Middle Chinese 為核心,Quizzman Fanqie Engine 持續擴展至漢音、吳音、韓漢音、漢語方言、OCR、NLP 與 Explainable...
深入介紹 Quizzman Fanqie Engine 的多層 QA 系統,包括完整 Pipeline 測試(Middle Chinese→Projection→Hybrid)、Golden...