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November 14 “反抗绝望”的人生哲学与尼采、叔本华 (zz)同王国维对尼采哲学一笔带过的轻漫态度相比，鲁迅是中国近代最早从思想上真正接受尼采的人，虽然鲁迅的接受尼采远较王活维的单纯接受叔本华复杂并对其有深刻批判。从总体上说，鲁迅对尼采的赞赏之处在于：打倒一切偶像，重新评估一切价值；反对宗教，从进化论出发确信人类未来会产生理想的新人；对末人庸众的蔑视与批判；颂扬自由意志和强大的“心力”，赞扬独立不依的人格力量和坚守不贰的操守，以及揭露与抨击虚伪与奴才道德等。其中最主要的又是尼采对个人意志及其精神力量的尊崇和追求。
在集中反映其早期哲学思想的《文化偏至论》、《摩罗诗力说》、《破恶声论》等文章中，鲁迅就非常敏感地察觉到，当时资本主义社会畸形发展的工业文明和都市文明带来了人的物质享受和精神生活的分裂，理性与情感的分裂，他认为这是西方文化的“偏至”：“时乃有新神思宗徒起，或崇奉主观，或张皇意力，匡救流俗，厉如电霆，使天下群伦，如闻声而摇荡......主观与意力主义之兴，功有伟于洪水之有方舟者焉”。所谓的新神思宗，即斯蒂纳、叔本华、基尔凯戈尔和尼采等人。鲁迅看到了尼采等人“以改革而胎，反抗为本”的非理性主义和意志主义哲学体系的意义，他赞同尼采对近代西方文明的攻击，指斥“唯物极端，且杀精神生活”、“使独创之力，归于槁枯”，认为只有唯意志论可以振奋压抑于工业文明下的主观精神，恢复个人的尊严感、独立性及创造性。鲁迅把尼采对主观意志的强调，看作是对黑暗现实的不绝反抗，对坚强个性的执着追求，他相信“内部之生活强，则人生之意义亦愈邃，个人尊严之旨趣亦愈明，二十世纪之新精神，殆将立狂风怒浪之内，恃意力以辟生路者也。”未来中国的出路不在办洋务搞维新而在“立人”，在于有独立见解，坚强意志的个性的产生，其“道术”就是“尊个性而强精神”，由此，他呼唤有“绝大意力”的“精神界战士”的出现。
鲁迅接受尼采思想的深刻影响，在《野草》、《呐喊》、《彷徨》这些作品中直接间接地都有所表露，前人也已多有论述。如果说从上述论述中我们只看到了尼采哲学对鲁迅的一般性影响，其对鲁迅人生哲学的影响尚不明显的话，那么，如果我们把鲁迅的人生哲学同尼采的人生哲学联系起来加以考察，这种“一般性”的影响作为一种理论前提所具有的重要意义就十分明显了。
尼采可以说是一个人生哲学家。他把自己的人生哲学叫做“悲剧主义”。所谓“悲剧主义”，从尼采在其自传《瞧，这个人》中自称是“第一个‘悲观哲学家’----与悲观哲学家正相敌对”来看，是同“悲观主义”相对立的概念。尼采早年曾受叔本华影响，叔本华认为，世界是盲目的意志，人生是这意志的表象，二者均无意义。他得出了否定世界和人生的结论。尼采承认世界和人生本无意义，他认为我们所生活于其中的现实世界是唯一真实的世界，而这个世界对人类来说又是残酷而无意义的，所以悲观主义是真理。但是，真理并不是最高的价值标准，“艺术比真实更有价值”。为了生存，我们需要用艺术的“谎言”去掩盖某些“可怕的真理”：“真理是丑的。我们有了艺术，依靠它我们就不致于毁于真理”。尼采正是在艺术尤其是希腊悲剧中找到了肯定世界和人生的力量。
尼采指出，希腊悲剧中有两种精神：日神和酒神精神。日神精神让人沉缅于外观的幻觉，反对追究本体、追究世界和人生的真相。酒神精神却是要破除外观的幻觉，与本体沟通融合。前者用美的面纱遮盖人生的悲剧面目，后者揭开面纱，直视人生悲剧；前者教人不放弃人生的欢乐，后者教人不回避人生的痛苦；前者执着人生，后者超脱人生；前者迷恋瞬时，后者向往永恒。与日神精神相比，酒神精神具有浓郁的形而上学性质和悲剧色彩。外观的幻觉一旦破除，世界和人生露出了可怕的真理，如何再肯定人生呢？这正是尼采的酒神精神所要解决的问题。
尼采从分析悲剧艺术入手：悲剧把个体的痛苦和毁灭演给人看，却使人生出快感，这种快感是从何而来的呢？叔本华认为，悲剧快感是认识到生命意志的虚幻性而产生的听天由命感，尼采则提出“形而上的慰籍”来解释：“悲剧用一种形而上的慰籍来解脱我们，不管现象如何变化，事物基础中的生命仍是坚不可摧的和充满欢乐的”，看悲剧时，“一种形而上的慰籍使我们暂时逃脱世态变迁的纷扰。我们在短促的瞬间真的成为原始生灵本身，感觉到它的不可遏止的生存欲望和生存欢乐。”也就是说，通过个体的毁灭，我们反而感觉到世界生命意志的丰盈和不可毁灭，于是生出快感。尼采认为，如此达到的对人生的肯定是最高的肯定。悲剧则是“肯定人生的最高艺术”。肯定生命必须肯定死亡和生命的痛苦，而为了肯定生命的痛苦，一个人必须有健全的生命力和坚强的意志，面对痛苦、险境和未知事物，精神愈加欢欣鼓舞，做一个强者----这就是尼采由悲剧艺术引申出来的悲剧世界观，也正是酒神精神即悲剧精神的要义所在。 November 09 automatic text categorizationThese days were concentrated on the GRE vocabulary reciting and packing up the code of Automatic Acronym Expansion tool, which is mostly acomplished in last semester.
Moreover, I read some important papers in the field of automatic text categorization. The interest in it is triggered by the experience of machine translation in microsofl research asia. However it is not possible for me to work on the text categorization in a near future, because the time problem.
Ok, let's get to business.
Two papers from CMU are classic according to the suggestion of Ke. One of them is a comparative study on classifiers, e.g. SVM. Another one is a comparative study on feature selection in TC. It seems the second one is better and fruitful. The focus is on aggressive dimensionality reduction, and five methods were evaluated. As a result, the IG(imformation gain) is best. Furthermore, a strong correlation is found between DF, IG, and CHI.
Using IG thresholding, the vocabulary have a 98% reduction, and even with a little F measure improvement! MI does not have a comparable performance to any of the other methods, that is a shock to me. Mr Yang explains that the bias of MI towards low frequency terms is not the only defect. Beyond this bias, MI seems to have a more serious problem in its sensitivity to probability estimation errors. To prove that, a formula between IG and MI is presented and shows that Information Gain is the weighted average of the Mutual Information. Therefore, information gain is also called average mutual information. Very interesting.
Another interesting thing is that, according to the experiment, the excellent performance of DF,IG and CHI indicates that common termsare indeed informativefor text categorization tasks. This is a challenge to the assumption of IR. However, I wonder if it is the same situation in Chinese language.
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