經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代人工智能的最重要的分支，討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)，算法設(shè)計(jì)與開發(fā)，工程應(yīng)用，代碼展示與交流；
人工智能是對信息進(jìn)行智能化處理的一種模式，主要有兩種處理方式[9]：

3.7.1專家系統(tǒng)分詞法

從仿真人腦的功能出發(fā)，將分詞過程看作是知識推理的過程，構(gòu)造推理網(wǎng)絡(luò)，將分詞所需的漢語詞法、句法、語義知識分離出來，把知識表示、知識庫結(jié)構(gòu)與維護(hù)作為考慮的中心。知識分為：常識性知識，采用“語義網(wǎng)絡(luò)”表示；啟發(fā)性知識，采用“產(chǎn)生式規(guī)則”表示。專家系統(tǒng)優(yōu)點(diǎn)是知識庫易于維護(hù)和管理，但對外界的信息變化不敏感。

3.7.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞法

模擬人腦的運(yùn)行，分布處理，建立計(jì)算模型，將分詞知識分散、隱式地存入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練改變內(nèi)部的權(quán)值，以達(dá)到正確的分詞效果。該分詞方法的關(guān)鍵，在于知識庫的組織和網(wǎng)絡(luò)推理規(guī)則的建立。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞法具有對外界變化敏感、反應(yīng)迅速，且具有自學(xué)、自組織的能力；缺點(diǎn)在于對已有知識維護(hù)更新困難，網(wǎng)絡(luò)模型表達(dá)復(fù)雜，訓(xùn)練時(shí)間長。

3.7.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)分詞法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)分詞法是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞法與專家系統(tǒng)分詞法結(jié)合起來的一種方法。即利用了專家系統(tǒng)知識顯式表達(dá)的優(yōu)勢，又利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)、自組織的特點(diǎn)，這是基于人工智能的分詞方法一種有益的嘗試。采用包括專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的人工智能技術(shù)來研究漢語自動(dòng)分詞與其它方法有明顯不同。本質(zhì)上講，它是一種對人腦思維方式的模擬，試圖用數(shù)字模型來逼近人們對語言認(rèn)識的過程。

在漢語自動(dòng)分詞研究中，應(yīng)用專家系統(tǒng)的時(shí)間比較短，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究才剛剛起步，存在許多有待進(jìn)一步解決的問題。專家系統(tǒng)的缺點(diǎn)是不能從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，當(dāng)知識庫龐大時(shí)難以維護(hù)，要進(jìn)行多歧義字段切分時(shí)耗時(shí)較長，同時(shí)在知識表示、知識獲取和知識驗(yàn)證等方面存在一些問題。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入漢語分詞系統(tǒng)中，也需要從多個(gè)角度去全面考慮。一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很多優(yōu)點(diǎn)，如聯(lián)想、容錯(cuò)、記憶、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和處理復(fù)雜多模式等；另一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)連接模型表達(dá)復(fù)雜，訓(xùn)練過程較長，不能對自身的推理方法進(jìn)行解釋，對未在訓(xùn)練樣本中出現(xiàn)過的新詞匯不能給予正確切分。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)（NNES）是以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心建造的一種集成式智能系統(tǒng)，它不僅可以實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)的基本功能，模仿人類專家的邏輯思維方式進(jìn)行推理決策和問題求解；還具有學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)能力、并行推理和聯(lián)想記憶能力。

聯(lián)接主義（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派）：1988年美國權(quán)威機(jī)構(gòu)指出：數(shù)據(jù)庫，網(wǎng)絡(luò)發(fā)展呈直線上
升，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能是解決人工智能的唯一途徑。關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派，現(xiàn)在很多還是在發(fā)展
階段。
人工智能是對人類智能的一種模擬和擴(kuò)展，其核心是思維模擬
人工智能致力于用計(jì)算機(jī)語言描述人的智能，并用
計(jì)算機(jī)加以實(shí)現(xiàn)。兩者的共同點(diǎn)在于用計(jì)算機(jī)程序語言刻劃人類智能
。然而，它們也存在一個(gè)重要的區(qū)別。人工智能試圖且已經(jīng)給計(jì)算機(jī)
施加了一個(gè)模擬人類智能的程序，該程序包括知道這個(gè)系統(tǒng)本身的過
程，然后給系統(tǒng)以一定任務(wù)，它就會(huì)產(chǎn)生行為。這說明人工智能是確
實(shí)的、得到證實(shí)的。而認(rèn)知心理學(xué)，還不能肯定信息加工過程是人類
智能的唯一心理原因，就連此信息加工過程本身也沒有直接的明確證
據(jù)。認(rèn)知心理學(xué)只能從行為去推斷心智用什么程序來造成行為，帶有
很大假說性。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究人腦的奧秘中得到啟發(fā)，試圖用大量的處理單元（人工神經(jīng)元、處理元件、電子元件等）模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理。

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信息的處理是由神經(jīng)元之間的相互作用來實(shí)現(xiàn)的，知識與信息的存儲表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件互連間分布式的物理聯(lián)系，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和識別取決于和神經(jīng)元連接權(quán)值的動(dòng)態(tài)演化過程。