Jakie Są Głębokie I Powierzchniowe Struktury Języka W NLP?

Jakie Są Głębokie I Powierzchniowe Struktury Języka W NLP?
Jakie Są Głębokie I Powierzchniowe Struktury Języka W NLP?

Wideo: Jakie Są Głębokie I Powierzchniowe Struktury Języka W NLP?

Wideo: Jakie Są Głębokie I Powierzchniowe Struktury Języka W NLP?
Wideo: Artur Zygadło - Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego (NLP) 2024, Listopad
Anonim

Struktury powierzchniowe i głębokie to pojęcia używane w NLP do wyjaśnienia metamodelu języka. Odzwierciedlają dwa stany myślenia – czego człowiek doświadcza i co ostatecznie mówi.

Jakie są głębokie i powierzchniowe struktury języka w NLP?
Jakie są głębokie i powierzchniowe struktury języka w NLP?

Czy zauważyłeś kiedyś, że doświadczenia w nas są o wiele pełniejsze i bardziej kolorowe niż te, które możemy wyrazić werbalnie? Oto pełny obraz naszych uczuć. Składa się ze świadomych i nieświadomych komponentów, ale większość z nich oczywiście nie jest świadoma: ogromna warstwa wrażeń i myśli jest poza możliwościami komunikacji werbalnej. Głęboka struktura to pierwszy, jeszcze nie uformowany krok w kierunku ostatecznego sformułowania zdania i wyrażenia słów na głos lub na piśmie. - w ten sposób osoba ostatecznie sformalizowała swoje doświadczenia w formie słownej. Słowa mówione lub pisane często nie zawierają nawet małej części tego, co było w głębokich strukturach. Jak wspomniano powyżej, wiele po prostu nie jest przekazywanych słowami, ale część myśli ginie w wyniku trzech procesów symulujących ostateczną formę werbalną języka: pominięcia, zniekształcenia i uogólnienia informacji. Stosunek struktur głębokich i powierzchniowych można uprościć w dowolnym zdaniu. Na przykład: „Baduję metamodel” i „Metamodel jest badany przeze mnie”. W tych zdaniach myśl pierwotna, tj. głęboka struktura, jedna, ale myśl jest kształtowana na różne sposoby. Projekt to struktura powierzchni. Poznanie i zrozumienie tych terminów jest niezbędne do opanowania podstaw NLP, w szczególności jego podstawowej teorii – metamodelu języka.

Zalecana: