自然语预测案例
Python中的自然语言处理案例分析
Python中的自然语言处理案例分析在本文中，我们将通过几个实例来分析Python中的自然语言处理（NLP）案例。
自然语言处理是一项研究人类语言理解和生成的技术，它在许多领域中都有重要应用，包括机器翻译、文本分类、情感分析等。
通过这些案例，我们将了解Python在NLP中的强大功能和灵活性。
案例一：文本分类我们首先来看一个文本分类的案例，即将给定的文本分为不同的类别。
在这个案例中，我们使用了Python中的两个流行的NLP库：NLTK和scikit-learn。
我们首先使用NLTK库对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等。
然后，我们使用scikit-learn库中的机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器，来训练模型并进行文本分类。
案例二：情感分析接下来，我们来看一个情感分析的案例，即将给定的文本判断为积极、消极还是中性情感。
我们使用了Python中的一个强大的NLP库：TextBlob。
TextBlob库提供了简单且易于使用的API，可以直接进行情感分析。
我们首先导入TextBlob库，并使用其提供的函数对文本进行情感分析。
通过这个案例，我们可以深入了解如何使用Python进行情感分析，并了解TextBlob库的一些强大功能。
案例三：命名实体识别最后，我们来介绍一个命名实体识别的案例，即从给定文本中识别和提取出具有特定意义的实体。
我们使用了Python中的另一个流行的NLP库：spaCy。
spaCy库提供了高性能的实体识别功能，可以准确地识别出人名、地名、组织机构等实体。
我们首先导入spaCy库，并使用其提供的模型对文本进行命名实体识别。
通过这个案例，我们可以了解如何使用Python进行命名实体识别，并了解spaCy库的一些特性和用法。
通过以上三个案例，我们可以看到Python在自然语言处理领域的强大功能和丰富的工具库。
无论是文本分类、情感分析还是命名实体识别，Python都提供了简单且高效的解决方案。
自然语言中的预设问题分析
自然语言中的预设问题分析自然语言中的预设问题分析内容简介：预设是自然语言中常见的一种语言现象，人们通常用预设来表达已知的信息。
国外学者对预设的研究由来已久，自世纪末关于指称问题探讨时就开始关注预设这一概念。
德国数学家、逻辑学家弗雷格是第一个将预设作为逻辑概论文格式论文范文毕业论文预设是自然语言中常见的一种语言现象，人们通常用预设来表达已知的信息。
国外学者对预设的研究由来已久，自世纪末关于指称问题探讨时就开始关注预设这一概念。
德国数学家、逻辑学家弗雷格是第一个将预设作为逻辑概念加以研究的学者。
自弗雷格之后，罗素、斯特劳森，塞尔等相继在文章中谈到预设。
他们的研究激起了学者们对预设理论的浓厚兴趣，有关预设的定义、预设的性质、预设触发语的问题，以及预设的可取消性和预设的投射问题不断进入研究者的视野中。
一、哲学中对预设的讨论弗雷格的预设理论弗雷格在文章《论涵义和指称》中最早提到语言使用中的预设现象。
他认为，普通名称和单独名称都有涵义和指称，名称的指称即该名称所指的对象; 名称的涵义即名称的意义，也就是人们所熟知了解的意义。
弗雷格指出，句子也有涵义和指称，句子的涵义就是它所表达的思想，也即命题。
句子的指称是该句子的真假值。
他认为，如果一个句子所含有的单独名称没有指称，那么这个句子就没有指称，也就是此时该语句没有真假值。
在此，借用弗雷格最经典的例子来阐述这个问题: Kepler died in miser. Kepler died in miser. Kepler designatessomething. Kepler did not die in miser. Kepler did not die in miser. the nameKepler has no referene. 弗雷格指出，如果句开普勒死于贫困之中的单独名称开普勒没有指称，也就是说，事实上没有开普勒这个人，那么这个句子就没有指称，这个句子就既不是真的，也不是假的。
人工智能中的自然语言处理案例分析
人工智能中的自然语言处理案例分析1.前言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何制造智能机器的学科。
随着技术的进步和人们对智能化的需求不断增加，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为AI的重要分支得到了广泛应用。
本文将以几个自然语言处理案例为例，介绍其在人工智能中的应用和分析。
2.智能机器翻译智能机器翻译是自然语言处理领域的一个重要应用。
通过使用大数据和深度学习等技术，智能机器翻译使得机器能够理解和翻译不同语言的文本。
以谷歌翻译为例，它采用了神经网络模型，通过训练大量的平行语料，提高了翻译质量和速度。
智能机器翻译的发展不仅在商业领域具有广泛应用，也在跨文化交流和信息获取领域具有重要意义。
3.情感分析情感分析是指通过自然语言处理技术来识别和分析文本中所表达的情感倾向。
例如，通过对社交媒体上用户的评论进行情感分析，可以了解用户对某个产品或事件的态度和情感。
情感分析可以用于市场调研、品牌管理和舆情监控等领域。
深度学习算法的发展使得情感分析的准确性和效率得到显著提高，帮助人们更好地理解和应对情感信息。
4.智能客服智能客服是指利用自然语言处理技术来实现自动化的客户服务。
通过使用自然语言处理算法，智能客服系统可以理解用户的问题并提供相应的解答。
例如，许多公司的在线客服系统采用了智能机器人，通过自然语言处理技术实现与用户的对话交流，提高了客户服务的效率和质量。
智能客服的应用不仅可以帮助企业降低人力成本，也提高了用户的满意度和体验。
5.智能文本摘要智能文本摘要是指将一篇长文本自动地提炼出其核心信息，生成简洁准确的摘要。
通过自然语言处理和机器学习算法，智能文本摘要系统可以对大量的文本进行分析和总结。
这在新闻报道、学术论文阅读和信息汇总等领域具有重要价值。
智能文本摘要不仅提高了人们获取信息的效率，也帮助人们更好地理解大量的文本内容。
6.总结人工智能中的自然语言处理在智能机器翻译、情感分析、智能客服和智能文本摘要等方面取得了显著的成果。
人工智能自然语言处理案例
人工智能自然语言处理案例一、案例背景介绍嘿呀，现在人工智能可老火啦，自然语言处理这块儿也特别有趣呢。
在很多领域都有应用的需求。
比如说在一些客服系统里，就需要能快速理解用户的问题并且给出合适的回答。
还有在一些智能写作助手之类的东西里面，也需要自然语言处理技术。
二. 问题详细描述好多时候啊，这个自然语言处理面临不少挑战呢。
比如说语言本身就很复杂，有各种各样的语法、语义，还有不同的表达方式。
就像中文，同一句话可能有好几种说法，那怎么能准确理解用户的意思就成了问题。
而且不同地区还有方言之类的情况，这也会影响自然语言处理的准确性。
另外，语言还会随着时间不断变化，新的词汇、新的用法不断出现，这也得让处理系统能及时跟上才行。
三. 解决方案概述那针对这些问题呢，就有一些办法啦。
一方面是建立超级大的语料库，就像是给它一个巨大的语言知识宝库，让它能在里面找到各种参考。
再就是采用一些先进的算法，像是深度学习里的一些算法，让系统能够自己去学习语言的模式。
还可以对不同类型的语言数据进行分类处理，比如口语和书面语分开来研究。
四. 实施步骤细节首先就得去收集大量的语言数据，不管是从网络上、书籍里还是其他地方。
然后对这些数据进行标注，标注语法结构、语义信息之类的。
接着就可以用这些标注好的数据来训练模型了。
在训练过程中呢，要不断调整参数，让模型越来越准确。
而且还要不断补充新的数据，让模型能适应新的语言情况。
五. 成果与效果评估从成果来看呢，如果是在客服系统里应用了自然语言处理技术，那可以看看顾客的满意度有没有提高，问题的解决率有没有上升。
要是在写作助手方面呢，就看生成的文章质量怎么样，逻辑是不是清晰，用词是不是准确。
效果评估还可以通过和人工处理的结果进行对比，看看有多大的差距。
六. 遇到的问题与解决在这个过程中啊，也会碰到不少问题呢。
比如说数据标注可能会有错误，那这时候就得重新检查标注，找更专业的人来做。
还有可能模型训练到一定程度就不进步了，这时候就得调整算法或者增加更多的数据。
自然语言技术应用案例
自然语言技术应用案例一、智能客服。
1. 电商平台。
想象你在某个大型电商平台上，大半夜突然想知道你刚下单的那双超酷运动鞋什么时候能到货。
你打开客服窗口，跟客服聊天。
这时候，背后可能不是一个真人，而是自然语言技术支持的智能客服在跟你对话。
你问：“嗨，我买的那双耐克运动鞋啥时候能到呀？订单号是123456。
”智能客服就能理解你的问题，在系统里查找相关订单信息，然后回答你：“亲，根据物流信息，预计后天就能送到您家啦，您可以在订单详情里随时查看物流更新哦。
”这智能客服能处理各种各样的问题，像退换货咨询、商品信息查询等，大大节省了人力成本，还能快速响应顾客的问题。
2. 手机运营商。
比如说你手机流量突然用超了，你很疑惑，就给运营商客服打电话。
电话那头的智能客服会说：“您好，欢迎致电，请问有什么可以帮助您？”你抱怨说：“我流量咋用超了呢？我都没咋看视频。
”智能客服会分析你的使用情况，回答：“您本月有几次在信号不好的区域使用手机，手机可能会自动重复下载数据，导致流量消耗增加。
您可以考虑办理我们的流量加餐包，现在有个很划算的套餐哦。
”二、语音助手。
1. 手机语音助手。
就像你早上刚睡醒，迷迷糊糊的，想知道今天天气怎么样。
你懒得睁开眼睛打字搜索，就对着手机喊：“Siri（或者其他语音助手），今天天气咋样？”语音助手就能识别你的话，通过查询气象数据回答你：“今天是个大晴天，温度在25度左右，很适合出门呢。
”而且你还可以让语音助手设置闹钟，你说：“帮我设置一个明天早上7点的闹钟。
”它就会准确无误地设置好。
2. 智能音箱。
当你在厨房做饭，双手沾满面粉，没法操作手机或者电脑，但是又想听音乐。
你就对智能音箱喊：“小爱同学（或者其他智能音箱名字），播放周杰伦的歌。
”智能音箱接收到指令后，会在音乐平台上搜索周杰伦的歌曲并播放。
你还可以问它一些知识类的问题，比如：“小度小度，世界上最高的山峰是啥？”它就会回答：“世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰。
《大自然的语言》反思性案例分析
大自然的语言：反思性案例分析案例背景在人类与大自然的交互中，我们常常被大自然所传递的信息所打动。
大自然以其无声却又有力的语言，给予我们灵感和启示。
本文通过反思性案例分析，探讨大自然的语言对人类的影响和启示。
案例一：日出日落人类一直以来对日出日落这一自然现象充满了敬畏。
每当太阳升起和落下的时刻，我们仿佛能够感受到时间的流逝。
太阳的升落象征着白昼与黑夜的交替，也是大自然给予我们的一个信号，提醒我们要珍惜时间和生命。
反思：我们常常忙于琐事，忽略了时间的宝贵。
然而，日出日落的循环提醒我们要珍惜每一天，感激生命中的美好瞬间。
大自然的语言告诉我们要放下繁忙的事务，享受当下的美好。
案例二：季节变迁四季的变迁是大自然给予我们的另一个宝贵礼物。
春天的花朵绽放，夏天的阳光灿烂，秋天的叶子变红，冬天的雪花飞舞。
每一个季节都带给我们不同的景色和体验。
反思：大自然的季节变迁告诉我们一切都是有周期性的。
就像春去冬来，人生也有起伏和变化。
我们要学会接受变化，像大自然一样顺应自然规律，才能过上真正丰富和平衡的生活。
案例三：山川河流大自然的地形起伏丰富多样，山川河流展现了地质变迁和时间的力量。
高山峻岭、深谷峡谷、宽阔的河流，都在向我们诉说着历史和人类与大自然的相互影响。
反思：大自然的地形告诉我们勇于面对挑战和逆境。
就像攀登高山一样，困难并不可怕，只要我们有信心和毅力，就能攀登到顶峰，领略到壮丽的风景。
案例四：动物的行为动物王国是大自然中非常丰富的一部分。
种类繁多的动物给予了我们很多启示。
例如，蚂蚁勤劳工作的姿态、鸟儿高飞的自由、狮子家族的团结协作等。
反思：大自然中的动物行为告诉我们要学会与他人合作和尊重他人。
我们可以从动物们的行为中学到很多关于社会和团队合作的知识和智慧，这对于建立良好的人际关系和团队合作至关重要。
案例五：自然界的平衡大自然中的生物之间有着微妙的平衡。
食物链、生态系统等都展现了大自然的生态规律。
一旦这种平衡破坏，将对整个生态系统造成不可逆转的影响。
马尔可夫逻辑在自然语言理解中的应用案例(十)
马尔可夫逻辑在自然语言理解中的应用案例引言自然语言理解是人工智能和自然语言处理领域的一个重要研究方向，它旨在让计算机能够理解和处理人类语言的含义。
马尔可夫逻辑是一种基于概率逻辑的推理框架，具有很好的表达能力和推理能力，被广泛用于自然语言理解领域。
本文将通过介绍马尔可夫逻辑在自然语言理解中的应用案例，来探讨其在该领域中的作用和意义。
马尔可夫逻辑简介马尔可夫逻辑是一种基于概率逻辑的推理框架，它利用马尔可夫逻辑网络来表示不确定性知识，并通过概率推理来进行推断。
马尔可夫逻辑网络是一种有向图，它由节点和边组成，节点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系。
马尔可夫逻辑网络可以用来表示不确定性知识，并通过概率推理来进行推断，具有很好的表达能力和推理能力。
马尔可夫逻辑在自然语言理解中的应用案例语义角色标注语义角色标注是自然语言理解中的一个重要任务，它旨在识别句子中的谓词和论元，并确定它们之间的语义关系。
马尔可夫逻辑可以用来建模语义角色标注任务，并通过概率推理来进行标注。
通过构建马尔可夫逻辑网络，将句子中的谓词和论元作为节点，语义关系作为边，可以很好地表示句子的语义结构，然后利用概率推理来确定语义角色标注结果。
通过这种方法，可以实现对句子的语义理解，并为后续的自然语言处理任务提供重要的语义信息。
信息抽取信息抽取是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在从文本中抽取出特定的信息，如实体、关系等。
马尔可夫逻辑可以用来建模信息抽取任务，并通过概率推理来进行抽取。
通过构建马尔可夫逻辑网络，将文本中的实体和关系作为节点，将实体之间的关系作为边，可以很好地表示文本的信息结构，然后利用概率推理来确定信息抽取结果。
通过这种方法，可以实现对文本的信息抽取，并为后续的信息检索和知识图谱构建提供重要的信息。
文本分类文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在将文本划分到预定义的类别中。
马尔可夫逻辑可以用来建模文本分类任务，并通过概率推理来进行分类。
自然语言处理的理论和应用案例
自然语言处理的理论和应用案例自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一项重要技术，它致力于实现人与计算机之间的自然语言交互。
NLP 的主要任务包括文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、自动问答等等。
本文将从理论和实践两个方面介绍自然语言处理的相关内容。
一、自然语言处理的理论1. 自然语言处理的基础自然语言处理需要建立在计算机科学、信息学、数学和语言学等多个学科的基础上，而其最核心的技术则是文本分析、语义理解和机器学习。
文本分析和语义理解主要是对文本进行分割、识别和抽取以及对内在的意义进行深入理解。
而机器学习则是使用一系列统计算法和神经网络技术从文本数据中学习模式，进而从海量数据中自动地抽取有用信息，并对文本进行分类、聚类、推荐等任务。
2. 自然语言处理的难点文本和语言是人类存储和传递信息的最基本方式，但是自然语言处理却是一个十分复杂的问题，其主要挑战包括：（1）词义的多义性和歧义性。
同一个词可能有多重含义，甚至在不同的语境下具有截然不同的意义。
（2）细节和语法变化的复杂性。
自然语言中存在大量的语法变化和细节差异，这些变化很难通过规则来精准描述。
（3）句子结构的多样性。
自然语言中的句子结构非常多样，不同场景、文本类型和语言之间可能存在巨大的差异，因此要建立通用的自然语言理解模型非常困难。
二、自然语言处理的应用案例1. 智能客服与人工智能问答随着智能客服技术的不断发展，越来越多的企业开始将自然语言处理技术应用于在线客服场景中。
通过构建智能问答系统，可以帮助企业解决客服成本高、响应速度慢、人员素质不高等难题。
同时，智能问答系统还可以借助监督学习和无监督学习等技术，实现对用户问题的智能分析、识别和解答。
2. 智能写作与自动摘要自然语言处理技术在智能写作和自动摘要领域也发挥了重要作用。
自动摘要可以将长篇文章或文档快速转化为简短的几个关键词或句子。
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自然语预测案例1、你父亲的手术可以做一个春天，西安东郊的赵女士问她父亲的肺癌手术能不能做，因为医院担心她父亲的癌细胞已扩散，所以她们一家都拿不定主意向我咨询，希望有一个正确的决断。
当时，我让赵女士拿一东西给我，她顺手拿起身边桌子上一个饼干盒，我让她打开盒子，里面是一塑料袋花生，很整齐，包的比较严，外面也没有散的花生。
所以我断定其父亲的癌细胞并未扩散，手术可以大胆去做。
后来在6月份，再见到赵女士时，她说当时就按我的意见去做了手术，确实没有扩散，手术很成功。
2、你的血液方面有问题，一定要注意99年6月初，西安一大学的处长请我去他家看房子，我在他家阳台上发现一条正在晾晒的裤子，裤腿上有一只蜜蜂，我由自然语理论得知，其人一定目前存在着血液方面的疾病。
我问是谁的裤子，他家的夫人说是自己的，于是我告诉她，一定要注意血液方面的疾病，她很惊奇地说，最近才发现身体不适去看大夫，说是血小板太低，正在服药治疗，问我，要紧不，我说一定得注意，不是太好治，属于顽疾。
后来她就抓紧治疗，当年就再也没有发现怎么不适，以后也就没有在意了。
到2002年4月，她突然晕倒，送医院抢救，经过医院一段治疗稍有好转，才知是血液方面的病又复发，但医院怎么也弄不清为什么血小板低，而其它方面都正常，于是她们又想起我的话：“此病不好治，不像大夫说的那样一个月就能治好”。
3、防面部受伤98年11月份我去一好友王某家，一进大厅迎面墙上是一面大镜子，上面挂着一把剪刀，我说应该把它取掉，他问为什么？我告诉他这说明你最近会受伤，是面部。
我离开时还让他别忘了取掉剪刀。
几天后他与我一同去水鱼城吃饭，席间喝酒过多去洗手间时，一脚踩空摔倒，把眼睛和下巴摔伤，我们马上送他去了武警医院缝合伤口。
回头我问他把那把剪刀取了没有，“唉，我忘了你的叮咛……”他后悔不已！第二天他回家取掉了那把剪刀。
这是我自己预测又自己在场的例子。
与此例相似还有一例，2001年八月初三上午，我父亲给我打电话时说他梦见家里大镜子破了。
我告诉他和我母亲这两天出门小心，最好别出远门。
结果第二天他骑摩托车带着我母亲去亲戚家，路上翻到路边的沟里，把我母亲面部擦伤左眼稍重。
因镜子为人整容之物故与脸面相似。
4、一位老人去世之前99年辽宁一朋友说他岳父与岳母同睡的一张床，突然发现，他岳父睡的那一边陷下去了，因为他受我的影响，耳濡目染，天长日久有了“灵感”，他觉得这不是好兆头。
不就老人就生病了，住进了医院，有一天他给老人去送饭，刚进病房，手里的碗不小心掉在地上碎了，这下他想：完了，老人病重了！不几天老人就去世了，他说这一连串的自然语都很明显是不祥之兆。
5、你要回家休息了02年3月12日夜我突然听见厨房有声音，我起来一看原来是吸在墙壁上的筷子筒掉下来了，筷子散了一地，时间是凌晨3点25分。
我觉得有意思就分析出结果，是最近妻子要回家休息的意思。
但又一想妻子的工作也不累没有必要回家休息，问她本人也没有想休息的意思。
我也就不再探究了。
谁料想十天后得知妻子怀孕，于是我们决定再不去上班了，那天是3月25日。
直到目前孩子快半岁了，还没有去上班，在家带孩子。
6、你调不回来大学一同学毕业分配到新疆工作。
02年5月他回家到我家来说想调回陕西不知行不？让我预测看。
这时我注意到我客厅的灯一闪一闪的，原来是电压不稳引起的，过了一会儿整个房子的灯就全黑了。
我便告诉他目前调回是没什么希望了，最好打消这个念头。
这都过去两年了，他说确实没有一点希望。
7、树死官谢02年6月8日在为某市技术监督局做公务员形象工程策划时，发现某单位院内有二棵很大的雪松，一棵死了只剩一棵了。
我问这一棵树怎么会死呢？李局长说是因为被一个工程车给撞了一下，随后就死了。
我说这也是你们上届局长谢官的先兆。
他回忆了一下说对了，恰好这棵树死了不久上届局长就下台了。
并且因为经济问题单位还联名上访不断。
（以上为郑永强例。
）8、一根筷子与一顿饭97年7月3日晚，准备吃晚饭，女儿在拿筷子时少拿了一根筷子，吃饭时才发现少了一根，女儿忙问是什么，我说自然语都在时刻告诉我们一切事情，像这少了一根筷子在常人看来是很正常的，而在自然语学习者看来，这不是一件无意义的事情，而是分明告诉我们明天会发生一件事情，关于什么事情我先不能告诉你和你妈，但我可以写在纸上，明天下午才能看，女儿问为什么不能告诉？我说这叫天机不可泄露，于是，我在纸上写下了预测结果：“明天少吃一顿饭”。
封起来交给女儿。
结果一大早天就下起了大雨，一看下雨，妻子说今天早上出不了门了，雨这么大买菜也不方便，干脆等中午再说吧，我没吭声，十点多她去买菜了，结果这一天，只吃了两顿饭，晚饭后我才让女儿打开她那只“锦囊”，妻子和女儿都激动不已，说这么一件小小的事情都能准确的预测出来，自然语理论真是一门很有意义的学问。
9、打牌能赢二三十元8月30日晚，在与邻居老王闲聊时，他对我的自然语预测非常感兴趣，也经常让我帮他预测事情，他边吃苹果边问：“你看我今天打牌赢了还是输了？”我张口就说：“你赢了”，“那么是多少？”他来劲了穷追不舍，我说不到三十元，就二十来块，他惊奇地说差一块就三十元，你是怎么测算出来的，我说你正在吃苹果说明你在“进食”，定是赢钱的自然语，而吃了一半就表示二十多元，因为以目下的价格一个苹果就5－6角钱，半个也就二三角，而对应到你赢的钱就是二三十元了。
10、水杯破与车胎破9月13日下午，妻子在给女儿倒水时不小心将水杯掉在地上打碎了，又重新取了一个新水杯。
我在看书，回头一看，笑了，妻子见我笑问何故，我说明天将破点小钱，“你看是哪一方面的?”“什么东西破了，很可能是我的摩托车胎”，第二天一早上班时，我就专门检查一下车胎，发现正常就出门了，谁知走在半路上发现车子没气了，只好推着去修，修理工说车胎扎进了一个铁钉，并说车胎没补的价值，还是换一条新的吧，我同意了，因为确实是该换新的了，自然语昨天就告诉我了。
11、河水大发98年4月26日上午，妻子边做饭边问我，你看今天会下雨吗？我注意到她在盆子里洗鱼，那条鱼在盆子里来回翻腾，一会儿又蹦了出来，自然语已昭然若示，我马上回答她，今天下午会下一场大雨，而且我们旁边的葫芦河还要发大水，果然下午二时倾盆大雨从天而降，第二天葫芦河发了大水损坏了大量农田。
（以上为吕世雄例。
）12、你将搬家2000年8月，一位税务局干部前来，说有事想测，我未问何事，把铜钱给他，让他摇完卦再说。
他没有把铜钱拿好，一个铜钱滚到沙发下面。
于是他只好搬开沙发才取出那个铜钱，根据这一自然语我问他：“你要搬新家了？”“对呀，我今天就为这事来的，还未起卦，你怎么已经知道了？”他很惊讶。
我说，这是一门新的理论，叫自然语理论，你刚才取铜钱是为了测事，而你在取铜钱时却必须搬动家俱（沙发），这说明你测的事就与搬家有关。
“你真神了！”，不是我神，自然界的规律性太强了。
13、你父亲凶多吉少壬午年午月，一位易友多日不见，前来找我测事，我妻子先招呼他坐下，倒了一杯水递给他，他接水杯时不小心掉地上打碎了。
我见这自然语，便知其所问之事一定凶多吉少，便和他聊天，探问他有何事要测。
他说：“我父亲身体不好……”噢！我完全明白了此自然语的含义，于是我就大胆地说：“你父亲头部出了问题，还很严重，可能是脑溢血，看来是凶多吉少，你还是快点准备后事……”“你怎么知道的，往日只见你断卦神验，几日不见你又用何怪招？有特异功能了？我父亲正在医院抢救，确实是脑溢血，大夫说还有希望……”。
我说：“我哪有什么特异功能？是我用了一种新的预测学。
”后第六天其父驾鹤西归。
我知其是必然，当时朋友还可能有点不相信我预测的结果。
因为杯碎水溢，碎为一个事物结束了他的一段历程从有复归于无，则为凶，而水与血液相似，故为脑溢血。
（以上为马永昌例。
）14、分房例一次，我在路上遇到一对朋友夫妇，男的同我年龄相仿，女的穿一件火红的上衣。
他们告诉我单位要分配住房了，让我给测一下什么时间能拿到钥匙？我立刻回答，应是三个月后。
他们认为不会那么晚，因为房子早已竣工，接着他们又告诉我有两处住房，问我能分配到多少平方米的住房？我扫了他们一眼后说，如果是东南面的大约是83平方米，如果是北面的大约为76平方米。
并告诉他们分到北面住房的几率高。
后来验证，他们果是三个月后拿到了房子钥匙，分到的是北面的住房，房子总面积78平方米。
基本吻合，只是房子面积略有误差。
这次完全是一种活取物象和物象活化的结果。
我们共三人，站在路上谈住房，可取3数，断为三个月可分上住房。
房子面积也是以三人取向；两男为长男，为震，震数为4，两震取数8，女穿红色为离，取数为3，木生火为东转南，为东南方向的房子为83平方米。
再取象，取他们夫妇俩，一震一离为7数，刹那间我目光所及是我们三人的六条腿，取6数，6数又主坎，为北方，故断北面住房为76平方米。
为什么断北面的住房几率高，因为我们是在道路的北侧谈话。
利用时空场的全息性和物象活化的方法来预测事物，在很多时候的准确率高于其他的方法，但不是所有的事物都能用这种方法来预测。
这种方法主要适合那种可以刹那作答的问题，特别是在进行逻辑选择时，也就是“是与不是”、“行与不行”、“去与不去”、“成与不成”之类的问题时，准确率之高可以令人刮目。
动则有变，变就有数，搞预测的就喜欢变，玄机就在这一变中。
15、借钱例一次到一个朋友家作客，朋友说想找一个朋友借点钱用，不知行不行。
我没有作答，因为当时周围环境不佳，又无动态物象可用，就勉强让他摇一卦。
可铜钱又没带在身上，就找了三枚硬币充当。
他刚拿在手里，这时在桌边玩耍的朋友的小女孩将啤酒瓶碰倒，发出很大的响声，瓶口向着朋友，酒溅到朋友的身上。
我一看有卦了，对朋友说：不摇了，你这钱8天之内肯定到手。
朋友一听大喜，将杯中啤酒一饮而尽。
这卦怎么取？朋友为长男，取震，又坐在餐桌的东面，为震位，啤酒瓶颜色为绿色，为震，响声亦为震，震为木，党多；小女孩取兑象，又在餐桌的西面，也是兑位，兑为金，金为水，啤酒为水，水溅朋友身上为水生木。
形成兑（小女）——水（啤酒）——木（长男）的连生状态，水为财，当时又正是亥月为水旺，各种迹象表明他这钱肯定借到手。
8天之内是取长男坐震位，取两震之和为8数。
也巧8天后，朋友果从另一朋友处借来8千元。
16、一张纸条的联想1992年10月19日下午三时，赫英范先生在北京万寿宾馆的卫生间洗澡时，坐便器上已消过毒的长纸条，自动地落在地上。
见到这种异常现象，善于思考的赫先生马上进行分析推论：长纸条自动落地标志着什么？纸条是纸，并且是长条状的纸，在八封中为巽卦，而纸条在东南落地为坤，为家里。
因为，赫先生组成了“风地观卦”，由此可判断为：家中来了个老年妇女，并给家中送来了八卦写有文字、书信一类的东西。
于是，赫先生马上挂通家中电话，询问他爱人：“五分钟前是不是有一位老年妇女送来了八封信。