定 價(jià):46 元
叢書(shū)名:計(jì)算語(yǔ)言學(xué)與語(yǔ)言科技原文叢書(shū)
- 作者:瑞諾爾 ,(Manny Rayner),等 著 宗成慶 譯
- 出版時(shí)間:2010/8/1
- ISBN:9787301171561
- 出 版 社:北京大學(xué)出版社
- 中圖法分類(lèi):H085
- 頁(yè)碼:337
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開(kāi)本:16開(kāi)
計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研究濫觴于上世紀(jì)五六十年代的機(jī)器翻譯研究。中文的相關(guān)研究也幾乎同步開(kāi)始,1960年起在柏克萊加州大學(xué)研究室,王士元、鄒嘉彥、C.Y.Dougherty等人已開(kāi)始研究中英、中俄機(jī)器翻譯。他們的中文計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研究,可說(shuō)是與世界最尖端科技同步的。
計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(Computational Lingljistics,CL)在語(yǔ)言科學(xué)與信息科學(xué)的研究領(lǐng)域扮演關(guān)鍵性的角色。語(yǔ)言學(xué)理論尋求對(duì)語(yǔ)言現(xiàn)象規(guī)律性的揭示與完整的解釋。計(jì)算語(yǔ)言學(xué)正好提供了驗(yàn)證與應(yīng)用這些規(guī)律與解釋的大好機(jī)會(huì)。作為語(yǔ)言學(xué)、信息科學(xué)乃至于心理學(xué)與認(rèn)知科學(xué)結(jié)合的交叉學(xué)科,計(jì)算語(yǔ)言學(xué)更提供了語(yǔ)言學(xué)基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究的絕佳界面。事實(shí)上,計(jì)算語(yǔ)言學(xué)與人類(lèi)語(yǔ)言科技(Human Langllage Technology,HLT)可以視為一體兩面,不可分割。
計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研究濫觴于上世紀(jì)五六十年代的機(jī)器翻譯研究。中文的相關(guān)研究也幾乎同步開(kāi)始,1960年起在柏克萊加州大學(xué)研究室,王士元、鄒嘉彥、C.Y.Dougherty等人已開(kāi)始研究中英、中俄機(jī)器翻譯。他們的中文計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研究,可說(shuō)是與世界最尖端科技同步的。中國(guó)國(guó)內(nèi)中俄翻譯研究也不遑多讓?zhuān)蠹s在上世紀(jì)50年代中期便已開(kāi)始?上У氖牵@些中文相關(guān)早期機(jī)器翻譯研究,由于硬件與軟件的限制,沒(méi)能延續(xù)下來(lái)。中文計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研究比較有系統(tǒng)的進(jìn)展,還要等到1986年;海峽兩岸在同一年成立了兩個(gè)致力于中文計(jì)算語(yǔ)言學(xué)基礎(chǔ)架構(gòu)建立的研究群。北京大學(xué)的計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研究所在朱德熙先生倡導(dǎo)下成立,隨后一段時(shí)間由陸儉明、俞士汶主持。而臺(tái)灣“中研院”的中文詞知識(shí)庫(kù)小組,由謝清俊創(chuàng)立,陳克健主持,黃居仁1987年返臺(tái)后加入。
導(dǎo)讀
Preface
Acknowledgements
Introduction
1.1 What This Book Is About
1.1.1 Why Do Spoken Language Translation?
1.1.2 What Are the Basic Problems?
1.1.3 What Is It Realistic to Attempt Today?
1.1.4 What Have We Achieved?
1.2 Overall System Architecture
1.3 An Illustrative Example
1.4 In Defence of Hand-Coded Grammars
1.5 Hybrid Transfer
1.5.1 The Need for Grammatical Knowledge
1.5.2 The Need for Preferences
1.6 Speech Processing
1.7 Corpora
Part 1 Language Processing and Corpora
Translation Using the Core Language Engine
2.1 Introduction: Multi-Engine Translation
2.2 Word-to-Word Translation
2.3 Quasi Logical Form
2.3.1 Introduction
2.3.2 Structure of QLF
2.3.3 QLF as a Transfer Formalism: Examples
2.3.4 Head-Head Relations in QLF
2.4 Unification Grammar and QLFs
2.4.1 The CLE Unification Grammar Formalism
2.4.2 Unification Grammar Example: French Noun Phrases
2.4.3 Example 2a: Clauses in Swedish
2.4.4 Example 2b: Relative Clauses in Swedish
2.5 Orthographic Analysis and the Lexicon
2.6 Transfer Rules
2.6.1 Pre- and Posttransfer
2.7 The QLF-Based Processing Path
2.7.1 Linguistic Analysis
2.7.2 Transfer and Transfer Preferences
2.7.3 Generation
2.8 Summary
Grammar Specialisation
3.1 Introduction
3.2 Explanation-Based Learning for Grammar
Specialisation
3.2.1 A Definition of Explanation-Based Learning
3.2.2 Explanation-Based Learning on Unification Grammars
3.2.3 Category Specialisation
3.2.4 Elaborate Cutting-Up Criteria
3.3 An LR Parsing Method for Specialised Grammars
3.3.1 Basic LR Parsing
3.3.2 Prefix Merging
3.3.3 Abstraction
3.4 Empirical Results
3.4.1 Experimental Setup
3.4.2 Discussion of Results
3.5 Conclusions
Choosing among Interpretations
4.1 Properties and Discriminants
4.2 Constituent Pruning
4.2.1 Discriminants for Pruning
4.2.2 Deciding Which Edges to Prune
4.2.3 Probability Estimates for Discriminants
4.2.4 Relation to Other Pruning Methods
4.3 Choosing among QLF Analyses
4.3.1 Analysis Choice: An Example
4.3.2 Further Advantages of a Discriminant Scheme .
4.3.3 Numerical Metrics
4.4 Choosing among Transferred QLFs
4.5 Choosing Paths in the Chart
The TreeBanker
5.1 Motivation
5.2 Representational Issues
5.3 Overview of the TreeBanker
5.4 The Supervised Training Process
5.4.1 Properties and Discriminants in Training
5.4.2 Additional Functionality
5.5 Training for Transfer Choice
5.6 Evaluation and Conclusions
Acquisition of Lexical Entries
6. 1 The Lexical Acquisition Tool, LexMake
6.2 Acquiring Word-to-Word Transfer Rules
6.3 Evaluation and Conclusions
Spelling and Morphology
7.1 Introduction
7.2 The Description Language
7.2.1 Morphophonology
7.2.2 Word Formation and Interfacing to Syntax
7.3 Compilation
7.3.1 Compiling Spelling Patterns
7.3.2 Representing Lexical Roots
7.3.3 Applying Obligatory Rules
7.3.4 Interword Rules
7.3.5 Timings
7.4 Some Examples
7.4.1 Multiple-Letter Spelling Changes
7.4.2 Using Features to Control Rule Application
7.4.3 Interword Spelling Changes
7.5 Debugging the Rules
……
Part 2 Linguistic Coverage
Part 3 Speech Processing
棒性和系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。同書(shū)面語(yǔ)相比,口語(yǔ)的聲學(xué)特性有一定的特殊性,這類(lèi)語(yǔ)音的基頻、時(shí)長(zhǎng)、幅度等特征都隨表達(dá)內(nèi)容、感情色彩等不同,變化的范圍比朗讀語(yǔ)音大得多,同時(shí)還有非語(yǔ)聲信號(hào)和噪聲,充分研究這些特性,建立精細(xì)的聲學(xué)模型非常重要。而且,講話(huà)人往往是在較強(qiáng)的背景噪聲或多講話(huà)人環(huán)境下發(fā)音的,如果是電話(huà)自動(dòng)語(yǔ)音翻譯系統(tǒng),還存在通訊干擾等其他因素的影響,因此,提高語(yǔ)音識(shí)別在不同說(shuō)話(huà)人、不同聲學(xué)環(huán)境及通道條件下的魯棒性,在口語(yǔ)翻譯系統(tǒng)中尤其重要。另外,在語(yǔ)言學(xué)層面,口語(yǔ)句子中含有大量的修正、重復(fù)、口頭語(yǔ)、省略等非規(guī)范語(yǔ)言現(xiàn)象,研究這些特征,對(duì)語(yǔ)言模型進(jìn)行完善,包括建模、算法和訓(xùn)練等各個(gè)方面,將有助于提高語(yǔ)音識(shí)別的正確率。
(2)翻譯方法有待于進(jìn)一步研究。盡管統(tǒng)計(jì)翻譯方法具有較高的魯棒性,但是,對(duì)非規(guī)范語(yǔ)言現(xiàn)象和噪聲的處理能力仍然十分有限,而且這種方法與訓(xùn)練語(yǔ)料的規(guī)模和質(zhì)量密切相關(guān)。統(tǒng)計(jì)方法與規(guī)則方法的結(jié)合一直是人們所追求的,但是具體如何融合,多翻譯引擎以什么樣的集成方式可以獲得最好的系統(tǒng)性能,統(tǒng)計(jì)模型賴(lài)以訓(xùn)練的語(yǔ)料規(guī)模達(dá)到多大才算充分,非語(yǔ)言信息(手勢(shì)、表情、說(shuō)話(huà)人角色等)如何融人翻譯模型等,諸多問(wèn)題都遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有得到解決。
……