在CSSE板看到的buganini寫的文章，內容是有關於AI以及Pattern Recognition，跟我現在看的paper雖然沒有絕對的關係，不過裡面的context-free, 辨識之類的，倒是可以看看。
我節錄一段就好，剩下自己連過去看吧。
歸納能力，其實就是Pattern Recognition(樣式/模式 識別)的能力，資料通常又可以依據Context Dependance(上下文相關性)分為兩類，目前的垃圾郵件辨識大概還是context-free的階段，單純的切開每個字來計算；就我所知目前 context-dependent辨識的發展還十分有限，一種常用的技巧是計算LCS(Longest Common Sequence/Substring，最大共同子序列/字串)，但單純使用這種方法，對於交錯的內容會喪失辨識能力。交錯，其實也是一種 pattern，回文(palindrome)，和各種修辭方式，也都是pattern。有些pattern可以幫助其他pattern的辨識，"譬喻" 就是用來幫助人辨識pattern。Pattern可以形成巢狀的結構(nested structure)，要辨識這些pattern中的pattern，現在還沒有很好的方法。
參考資料：
人工智慧/Pattern
我節錄一段就好，剩下自己連過去看吧。
歸納能力，其實就是Pattern Recognition(樣式/模式 識別)的能力，資料通常又可以依據Context Dependance(上下文相關性)分為兩類，目前的垃圾郵件辨識大概還是context-free的階段，單純的切開每個字來計算；就我所知目前 context-dependent辨識的發展還十分有限，一種常用的技巧是計算LCS(Longest Common Sequence/Substring，最大共同子序列/字串)，但單純使用這種方法，對於交錯的內容會喪失辨識能力。交錯，其實也是一種 pattern，回文(palindrome)，和各種修辭方式，也都是pattern。有些pattern可以幫助其他pattern的辨識，"譬喻" 就是用來幫助人辨識pattern。Pattern可以形成巢狀的結構(nested structure)，要辨識這些pattern中的pattern，現在還沒有很好的方法。
參考資料：
人工智慧/Pattern
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