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语言中的模糊性与最优回答模型解析
在日常交流和决策过程中，语言的表达和理解起着至关重要的作用。本文将深入探讨语言中的模糊性以及如何建立正常的最优回答模型，通过具体的例子和理论分析，揭示其中的奥秘。
正常最优回答模型的构建与局限
在构建正常最优回答模型时，我们会遇到一些实际问题。以房屋需求的对话为例：
- 对话示例
- I: 我想要一栋要么有花园和阳台，要么既没有花园也没有阳台的房子。
- I: 我想要一栋有花园（A）和阳台（B）的房子。
- E: 莎士比亚大道的房子有阳台（A）。
根据相关表格信息，在不同表述下，答案A会有不同的隐含意义。在第一种表述中，意味着莎士比亚大道的房子没有花园；在第二种表述中，则意味着有花园。通常，自然的后续是询问“那它也有花园吗？”然而，我们的正常最优回答模型并未考虑到澄清请求的影响。
该模型存在至少两个明显的局限性：
1. 无法处理正常假设的可能暂停 ：在实际交流中，一些原本默认的假设可能会被暂停，但模型没有对此进行有效的处理。
2. 不能解释澄清请求的影响 ：当对话中出现澄清请求时，模型无法准确分析其对回答和理解的影响。
尽管存在这些局限，但多属性效用理论在相关性隐含意义的分析中仍具有重要作用。在应用决策理论中，引出决策者对属性的偏好是建立决策问题模型的核心步骤。而在日常生活中，语言使用者也发展出了有效传达这些偏好的方式。
属性 - 值函数在我们的模型中扮演着两个重要角色：
1. 代表相关属性
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