素描中产生函数表达式,。发明系统能够从定性物理模型中产生函数表达式,。学习阅读器系统能够从自然语言文学中产生函数表达式,。这些系统都不需要函数输入。图表在中玻尔原子模型,。然而，系统用户接口要求画素描人在素描中定义基本组成部分并用基于知识标注它们。注意到包含了多于个手工编码概念，并且为了支持系统他们在之中增加了进步手工编码概念。发明系统要求使用者使用定性物理方法手工编码个物理模型,。学习阅读器系统使用来自多于个短语模式,。很明显，仍然需要大量手工编码知识。在本论文中工作是避免复杂手工编码表述。我们方法是联合,和潜在关联分析想法。我们称由此产生算法潜在关系映射引擎。我们使用矢量代表两个术语之间语言关系，它们中元素来自大量语料库原始文本模式频率。因为语义关系自动来源于语料库，并不需要手工编码申述关系。它只需要系列来源于源头术语和系列来源于目标术语。给出这两列术语之后，使用语料库构建术语间关系申述，然后构造个两个术语列之间映射。图表和图表表示了在太阳系和玻尔原子模型之间类比输入和输出。尽管在输入术语时存在着人工，它仍然被认为在输入方面比出错较少。将图表中暑假和进行对比。科学类比，就好像是太阳系和玻尔原子模型之间类比，可能看起来深奥，但是我们相信类比决策在我们生活中是无处不在。个这个理论潜在实际应用就是语义角色定义,。因为这些角色是相关而不是归因，于是把语义角色标记为映射问题是合适。比如，裁决系统语义框架包含了语义角色比如判断，评价，原因，而声明框架包含声明者，收件人，信息，主题和媒介,。图表在中输入表述图表在中输出表述定义语义角色工作是自动由它们角色来标记，就好像下面例子,判断她责备评价政府原因没有提供足够帮助。发言者我们谈论关于建议话题基于电话媒介。如果我们有组标准标记语句和组不标记测试语句，我们就可以把标记文本语句工作看成是在标准语句源头和测试语句目标之间映射个问题。图表表示她怎样职责政府因为没有提供足够帮助造成失败。可能被映射到他们职责公司污染环境。旦这个映射被找到，我们就能够从源到目标把它以标记语义角色形式转化为知识。图表标记语义角色作为类比映射在第二部分，我们简要讨论背后假设。然后我们在第三部份精确定义由本科毕业设计外文翻译潜在关系映射引擎算法与实验作者姓名指导教师所在院系信息工程学院专业班级摘要许多人工智能研究者和认知科学家已经关于分析是认识的核心这个问题进行了讨论。 其中在计算模型的类比决策分析方面最有形象力的著作是结构影响理论及其执行中的结构映射引擎。 个结构映射引擎的局限性在于对于复杂的手工编码表达的要求。 表标记语义角色作为类比映射在第二部分，我们简要讨论背后假设。然后我们在第三部份精确定义由执行工作，是种特殊映射形式。建立在潜在关联分析上，因此在第四部分我们总结了。在第五部分我们讨论了潜在应用。为了评价我们创造了个类比映射问题，十个科学类比问题,和十个共同隐喻问题,。表格是十个科学类比映射之。我们尝试解决办法在表格。为了验证我们尝试方法，我们给我们同事系列术语好像表格中样并要求他们在这些术语之间产生映射。第六部分呈现是这些实验结果。通过这个问题，我们尝试方法达到平均满意度是。在第七部分给出了算法概述，以及它关于二十个问题评价。达到了精确度。这个性能和人类平均区别不是统计明显。第八,并用基于知识标注它们。注意到包含了多于个手工编码概念，并且为了支持系统他们在之中增加了进步手工编码概念。发明系统要求使用者使用定性物理方法手工编码个物理模型,。学习阅读器系统使用来自多于个短语模式,。很明显，仍然需要大量手工编码知识。在本论文中工作是避免复杂手工编码表述。我们方法是联合,和潜在关联分析想法。我们称由此产生算法潜在关系映射引擎。我们使用矢量代表两个术语之间语言关系，它们中元素来自大量语料库原始文本模式频率。因为语义关系自动来源于语料库，并不需要手工编码申述关系。它只需要系列来源于源头术语和系列来源于目标术语。给出这两列术语本科毕业设计外文翻译潜在关系映射引擎算法与实验作者姓名指导教师所在院系信息工程学院专业班级摘要许多人工智能研究者和认知科学家已经关于分析是认识核心这个问题进行了讨论。其中在计算模型类比决策分析方面最有形象力著作是结构影响理论及其执行中结构映射引擎。个结构映射引擎局限性在于对于复杂手工编码表达要求。为了消除手工编码申述要求我们介绍潜在关系映射引擎联合了结构映射引擎和潜在关联分析观点。潜在关系映射引擎在系列单词之间构建了类比映射，运用大批原始文本自动发现其单词间语义关系。我们评价潜在关系映射引擎是套关于个类比映射问题设备，个基于科学家分析，另外个基于共同隐喻。潜在关系映射引擎达在这个类比问题上到了人类级性能。我们将潜在关系映射引擎与各种替代方法进行比较并发现他们不能达到与之相同性能水平。关键词潜在关系映射引擎结构映射引擎类比映射引言当我们遇到个问题时，我们总是试图去回想过去遇到过相似问题，以便于我们能把现在问题转化为从过去经验中得到知识。我们将过去情况和现在情况进行分析，并且使用类推进行知识转化。在他计算模型类别决策调查中，引用结构映射理论及其执行中结构映射引擎作为最重要模拟类比决策理论。在潜在关系映射引擎中，个类别映射表示从个源头到个目标。认为存在这两种相似，分别是归因相似和关系相似。归因和关系相似区别可能是对于谓词逻辑理解。个属性是个论点前提，比如在碰撞中,时，就表示与碰撞。结构映射引擎涉及基于关系相似映射到基于归因相似映射，比如，结构映射引擎能够构建从个太阳系陈述源头到个玻尔原子模型陈述目标。太阳被映射到原子核，行星被映射到电子，质量被映射到电荷。注意到这个映射侧重于关系相似。太阳和原子核在属性表述上截然不同太阳是巨大而原子核是微小。与此同时，行星和电子几乎不存在归因相似。另方面，行星围绕着太阳就好像电子围绕着原子核样。太阳质量吸引着行星质量就好像原子核电荷吸引着电子电荷。提供了儿童主，效率，公平交易限制了可与回扣，哪些人可以达到个更高时候，他们选择免赔额处理。那是重要，但是，些被保险人仍然激励，同时考虑到成本时，他们医疗服务需求。结论患者共同支付适当措施，可以减少医疗开支。他们积极影响着预防和促进对保险开支认识。这些影响可以在瑞士社会医疗保险中发现，个系统，包含个强制扣除欧元可选免赔额延长到欧元。,€€€€,€€,外文文献翻译材料届瑞士社会健康保险共同支付学生姓名学号院系医学院专业公共事业管理卫生事业管理指导教师填写日期€€€€,€€€€,€,€€,外文文献翻译材料届瑞士社会健康保险共同支付学生姓名学号院系医学院专业公共事业管理卫生事业管理指导教师填写日期,险问题这两个效应分离在方法论上具有挑战性，因为这两个同时出现在医疗开支上升数据，同时个不知道什么原因，在个低支出人观察下，被保险人选择高扣除开支。在世纪年代，兰德公司赞助了项旨在检测医疗保健需求免赔额价格影响广泛研究。在受控制随机实验中，人员分配与医疗保险合同有关合作，保险费率各不相同。既然人已没有可能选择自己合同，选择效果可能被排除在外。平均而言，兰德公司研究人员发现了医疗合作保险需求减少了见曼宁等。年。在瑞士医疗保险制度中，每个人有选择不同免赔额。如果人们期望选择反映了未来医疗开支期望，自我选择问题是可以解决，明确纳入合同选择。这确实是我们需要在瑞士学习到做法。在第步，我们估计抵扣大小个人选择。在第二步，考虑到第步结果，我们估计对医疗服务需求免赔额影响。个月之前年结束时，投保人须选择明年扣除他健康保险合同。在这个决定，他她会考虑保健开支，他她期望接下来年。如果保险费回扣超过预期额外共同支付，他她很可能会选择个高扣除。没有个人要期望很低保健开支而不走最高扣除，长期病患者通过比较，很可能会坚持到最小扣除。在瑞士研究中，我们参照合同选择使用个人医疗保健以下是年开支数据，年。年支出和年被用来构成未来支出预期，因为它们表明了个人健康状况。附加说明是年合约选择变量是个人年龄，性别，收入，以及他她溢价详见和费尔德年。估计结果证实假说在过去医疗开支较高，较高概率选择距离自己从个可选高中扣除。低收入者同样喜欢强制性最低扣除。低收入人士担心，高共同支付超过高收入者风险。个人在高地价地区生活更可能选择个更高扣除。这是与固定比例回扣对比。对于任何扣除，从绝对数量看回扣，因此，在保费增长。基于这个原因，在高地价地区，更有利可图限制手段个高免赔额保险覆盖面。道德风险是否在瑞士医疗保险存在吗在估计第二步，我们处理了对保健服务需求交代合同选择。通过考虑到内生性选择，它可以选择净需求变化影响。在第二个估计，如年龄，性别和收入，而且还供应方面因素医师密度在个为面向医疗保健服务需求，被保险人解释变量为邻。估计结果在很大程度上证实了道德风险存在。尽管自我选择，卫生保健支出高扣除个人相比明显偏低，以最少扣除个人。图总结了平均每个男性结果。在每个类别中第栏显示卫生保健开支减少，观察四个可选免赔额相比，在扣除最低水平对应于栏。脱离道德风险自我选择蓝色代表观察减少蓝白色代表自我选择红色代表道德风险计量单位欧元接下来两个栏之间为目前这种自我选择和道德风险变化表决个岁男子平均扣除选择欧元低于健康比同龄男子保健开支和最小抵扣欧元差。这两个减少三分之二是根据我们估计，由于自我选择。其余三分之是由行为改变造成。自我选择和道德风险之间发生在同组别免赔额平均水平在欧元。对于两个最高扣除额，道德风险更容易。在卫生保健开支观察变化百分之七十是由于道德风险。随着保健，总共自我选择，使开支减少了百分之三十提高。在瑞士免赔额减少卫生保健需求瑞士社会医疗保险体系包括有区别可选免赔额计划。被保险