本文系统探讨了系统科学中的核心概念——结构、功能与层级，构建了"组分-框架-层级-功能-环境"五维分析框架。研究发现：系统结构由组分和框架构成，功能是结构与环境的交互结果，层级则通过涌现和约束实现系统复杂性管理。通过城市交通系统和人工智能案例验证，该框架能有效解析复杂系统内在机理。研究强调系统思维对理解大语言模型、知识图谱等AI系统的重要性，指出结构是功能实现的基础，功能反映系

摘要：本文探讨了语义网络对现代自然语言处理（NLP）中深层语义分析的影响。报告指出，语义网络作为早期知识表示方法，其结构化、关联性的核心思想在现代以知识图谱和图神经网络（GNN）等形式复兴，为弥补深度学习模型在知识推理和上下文理解方面的不足提供了关键解决方案。通过分析GraphRAG等前沿技术，报告展示了语义网络思想如何推动NLP实现真正的语义关联与推理，同时指出了当前在知识获取、神经-符号融合等

摘要：本文探讨中国传统训诂学与现代人工智能（AI）特别是自然语言处理（NLP）技术结合的理论价值与技术潜力。训诂学"形音义互求"与"因文定义"等方法论，可为AI在深层语义理解、文化内涵解码及跨时代语言分析等方面提供独特理论资源。研究表明，训诂学能弥补现代NLP在语境适配、语义建模和文化语义场构建上的不足，提出基于训诂学的AI模型构建方案。尽管理论上探讨深入，

人工智能领域长期以来存在符号主义和连接主义两大流派。符号主义以逻辑推理和知识表示为核心，具有明确的可解释性和推理能力，但在处理复杂感知任务和大规模数据时面临挑战；连接主义则以神经网络为代表，擅长模式识别和学习，但缺乏透明性和逻辑推理能力，且存在 "黑箱" 问题。神经符号人工智能 (Neuro-Symbolic AI) 作为一种新兴的 AI 范式，旨在融合这两种方法的优势，实现感知与推理的统一，为构

神经符号AI：融合感知与推理的新范式 神经符号AI通过整合神经网络的感知能力与符号系统的推理能力，正在推动AI技术的革新。在医疗领域，IBM的MedBrain5.0系统结合医学影像特征与临床指南，将早期癌症误诊率降至0.3%；上海交大的BEAM-1机器人则在复杂环境中实现了98.5%的任务成功率。自动驾驶领域，Waymo的ChauffeurNet系统通过神经符号融合，显著提升了决策可解释性。 核心

深度学习在NLP领域虽取得显著成效，但其黑箱特性导致可解释性不足、逻辑推理薄弱等问题日益凸显。本报告探讨将知识驱动的描述逻辑（DL）与数据驱动的深度学习相融合的神经符号计算路径。DL凭借形式化语义和自动推理能力，可弥补深度学习在逻辑一致性、常识推理等方面的缺陷。研究显示，通过流水线集成、逻辑约束正则化等架构，二者优势互补，有望构建兼具模式识别与深度推理能力的新一代NLP系统。尽管面临理论融合、可扩

摘要：语义三角论作为经典语言哲学理论，揭示了语言符号、概念与客观现实的三元关系。研究发现，该理论虽未直接应用于现代NLP技术（如BERT、GPT等深度学习模型），但对理解AI语义处理的根本局限具有重要启示。当前NLP主要停留在符号层面的统计学习，缺乏与现实世界的"接地"联系。语义三角论为突破这一局限提供了理论框架，指向多模态学习、知识图谱整合等未来发展方向，在可解释AI、符号接

本文探讨了一阶谓词逻辑及其子集（Horn逻辑和描述逻辑）在自然语言处理（NLP）深层语义分析中的关键作用。随着大型语言模型（LLM）的发展，深层语义分析仍面临逻辑一致性、可解释性和复杂推理等挑战。一阶逻辑为语义表示提供理论基础，但存在计算复杂性和表达局限性；Horn逻辑凭借高效推理能力，正被用于增强LLM的深度推理；描述逻辑则通过构建结构化知识图谱，为NLP提供背景知识。未来趋势在于神经-符号系统

知识图谱与NLP的融合推动深层语义分析突破 知识图谱（KG）与自然语言处理（NLP）的深度融合已成为实现语言深层理解的关键路径。最新研究显示，知识图谱通过结构化知识表示和语义推理能力，有效解决了NLP在语义歧义、常识缺失和推理薄弱等核心难题。技术集成方面，知识嵌入、知识感知网络架构等方法显著提升了预训练语言模型的语义理解能力。应用效果验证，在问答系统、搜索引擎等领域，知识图谱增强模型使准确率提升1

本文探讨了认知语义学中的概念隐喻理论（CMT）对人工智能自然语言处理（NLP）的启示。CMT揭示隐喻不仅是修辞手法，更是人类认知世界的基本思维方式，通过跨域映射将具体概念（源域）与抽象概念（目标域）关联。当前NLP技术在隐喻识别上取得进展，但面临深层语义理解不足、可解释性差等挑战。CMT为解决这些问题提供了理论框架：为模型决策提供认知解释、注入结构化知识以增强推理能力、启发具身认知模型设计。未来研