哪位高人熟悉HNC理论
近日得知在自然语言处理领域还有一个HNC理论，大概浏览之下，觉得很是疑惑，
觉得距离主流的理论体系想去太远，
并不是建立在前人的理论基础上，
而是自己从头开始建立一套理论，
按照作者的说法是使得计算机能够模拟人脑处理自然语言的理论，
而且比之前的统计模型和规则模型都先进，
以我的水平无法指出其中的缺陷（如果有的话），
也不知道他们到底进展到哪一步了，得到什么样的成就了，
机器翻译的准确率有多少，
由于他们的论文的书写格式和习惯都不是主流的学术论文的习惯，
所以我无法领会其精髓，
如果本论坛有哪位高人知晓这个理论的话，
能否指点一二，以通俗易懂的方式告诉我，
利用HNC理论为什么能够更好的处理自然语言？
其数学模型是什么？ 這個偶不懂，可先參考這個站↓
http://www.hncnlp.com/ 以语义为着眼点是HNC的最主要的特点，具体说来就是上挂句类，下接网络。句类是句子的语义类别，网络是词汇的概念网络。而建立句子的语义类别的依据是作者提出的作用效用链，也就是对自然语言所要描述的客观世界用作用效用链来描述。通过区分作用效用链的不同，也就有了50多大类和90多小类的句类划分的说法。
HNC本身不是数学模型，早期的实现都是采用传统的规则系统来实现，近期的发展中有结合统计方法的尝试。
至于HNC的性能，你可以参看有关资料。
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