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目录1

丛书总序1

第一章 机器翻译概述1

1.1 什么是机器翻译1

本卷主编寄语5

1.2 对于机器翻译的一些误解5

前言9

1.3 机器翻译发展的曲折道路12

第二章 各种类型的机器翻译系统35

2.1 基于规则的机器翻译系统35

2.1.1 国外的系统35

2.1.2 国内的系统38

2.1.3 基于规则的机器翻译系统的类型40

2.2.1 基于统计的机器翻译系统44

2.2 基于语料库的机器翻译系统44

2.2.2 基于实例的机器翻译系统50

2.3 多引擎机器翻译系统52

2.4 口语机器翻译系统56

2.4.1 AT T公司的语音机器翻译系统56

2.4.2 Verbmobil系统57

2.4.3 其他的口语机器翻译系统60

2.5 因特网与机器翻译61

2.6 机器翻译与翻译记忆64

第三章 机器翻译的实现过程67

3.1 机器翻译结果比较67

3.2 机器翻译金字塔74

3.3 基于转换的机器翻译的实现过程76

3.3.1 特征和特征值的定义76

3.3.2 词典编写80

3.3.3 形态分析81

3.3.4 句法分析85

3.3.5 逻辑语义分析89

3.3.6 双语转换91

3.3.7 目标语言生成93

3.3.8 基于转换的英汉机器翻译实例94

3.4 直接翻译系统的实现过程99

第四章 形态自动分析103

4.1 有限状态转移网络103

4.1.1 有限状态转移网络的基本原理103

4.1.2 有限状态转换机113

4.1.3 有限状态机器的局限性116

4.2 不同类型语言的形态自动分析119

4.2.1 不同类型语言形态分析的特点119

4.2.2 形态自动分析规则的编制方法123

4.2.3 形态分析的理论依据128

4.3 词的形式化描述与分析130

4.3.1 词和词形式130

4.3.2 语素和语素变体135

4.3.3 词形式的形态分析步骤137

4.3.4 词形式的自动识别方法137

4.3.5 语素变体规则（Allo-rules）141

4.3.6 组合规则（Combi-rules）146

4.3.7 毗连模式（Concatenation patterns）示例147

4.4 词类标记集和词类标注149

4.4.1 英语中使用的主要的词类标记集149

4.4.2 词类标注152

4.5 英语分析中的兼类词消歧策略155

4.5.1 英语中词的兼类现象157

4.5.2 英语中兼类词的消歧策略166

4.5.3 E-to-J机器翻译系统的同形兼类词的消歧规则概览167

第五章 基于转移网络的自动句法分析181

5.1 递归转移网络………………………………………18l5.1.1 自然语言的递归特性…………………………18l5.1.2 从有限状态网络（FSTN）到递归转移网络（RTN）182

5.1.3 用递归转移网络（RTN）进行句子识别186

5.1.4 用递归转移网络（RTN）进行随机生成199

5.1.5 下推转录机200

5.2 扩充转移网络202

5.2.1 RTN的局限性202

5.2.2 扩充转移网络在机器翻译中的应用203

第六章 基于上下文无关语法的自动句法分析208

6.1 短语结构语法208

6.1.1 短语结构语法的代数定义210

6.1.2 形式语法的乔姆斯基分类211

6.1.3 形式语法的生成能力212

6.2 英语的上下文无关语法219

6.2.1 上下文无关规则和树形图219

6.2.2 英语的句子结构222

6.2.3 英语的名词短语224

6.2.4 联合结构225

6.2.5 一致关系226

6.2.6 英语的动词短语和动词的再分类227

6.2.7 助动词229

6.2.8 语法的等价与乔姆斯基范式230

6.2.9 有限状态语法与上下文无关语法的关系231

6.3 自底向上剖析234

6.3.1 剖析的定义234

6.3.2 剖析就是搜索235

6.3.3 自底向上剖析的过程236

6.4 自顶向下剖析240

6.4.1 自顶向下剖析的过程240

6.5 左角分析法244

6.5.1 左角的概念244

6.4.2 自顶向下剖析与自底向上剖析的比较244

6.5.2 自底向上过滤（Bottom-up filtering）246

6.6 自顶向下剖析的问题250

6.6.1 左递归（Left-recursion）250

6.6.2 结构歧义（Structure ambiguity）251

6.6.3 子树无效的重复分析 （Inefficient re-parsing of sub-tree）265

6.7 Earley算法268

6.7.1 线图和点规则（Chart and dotted rule）269

6.7.2 Earley算法的三种操作270

6.7 3 Earley算法示例272

6.7.4 从线图中检索剖析树275

6.8 花园幽径句的自动分析287

6.8.1 英语中的花园幽径句287

6.8.2 汉语中的花园幽径句290

6.8.3 花园幽径度297

6.8.4 花园幽径句的三个特性299

6.8.5 花园幽径句的自动分析算法303

6.8.6 准花园幽径句313

6.8.7 语义花园幽径句314

6.9 CYK算法316

6.10 富田算法324

6.11 浅层句法分析329

6.11.1 基于有限状态自动机的浅层分析330

6.11.2 基于隐马尔可夫模型的浅层句法分析337

6.11.3 基于中心词依存概率的浅层句法分析338

6.11.4 模仿词性标注的浅层句法分析339

第七章 基于特征结构的自动句法分析343

7.1 多值标记函数与复杂特征343

7.2 特征结构与合一运算357

7.2.1 “属性—值”矩阵357

7.2.2 特征路径和重入结构360

7.2.3 特征结构的合一362

7.2.4 “包孕于”关系370

7.2.5 “合一”的形式定义371

7.3 特征结构与语法373

7.3.1 使用特征结构来增强上下文无关语法的规则373

7.3.2 一致关系374

7.3.3 中心语特征376

7.3.4 次范畴化378

7.3.4.1 原子特征SUBCAT的描述方法378

7.3.4.2 次范畴化框架380

7.3.5 长距离依存关系382

7.4 合一运算的实现384

7.4.1 合一的数据结构384

7.4.2 合一运算的操作过程384

7.4.3 合一运算实现的其他示例388

7.4.4 带合一约束的自动句法分析402

7.5 类型与继承关系406

7.5.1 简单类型407

7.5.2 复杂类型408

第八章 基于依存语法的自动句法分析412

8.1 从依存语法到配价语法412

8.2 依存语法与短语结构语法的等价性419

8.3 依存语法与从属树的一些形式特性429

8.4 依存语法在机器翻译系统中的应用434

第九章 基于概率的自动句法分析444

9.1 上下文无关语法与句子的歧义444

9.2 概率上下文无关语法448

9.3 概率CYK算法453

9.4 规则和概率的获取454

9.5 概率上下文无关语法的无关性假设457

9.6.1 结构依存问题459

9.6 结构依存和词汇依存的问题459

9.6.2 词汇依存问题460

9.7 概率词汇化上下文无关语法463

第十章 语义自动分析467

10.1 意义的形式化表示方法467

10.1.1 语言意义的四种表示方法468

10.1.2 谓词论元结构（Predicate-argument structure）469

10.2 一阶谓词演算472

10.2.1 FOPC的基本句法472

10.2.2 FOPC的语义475

10.2.3 变量和量词477

10.2.4 FOPC中的推理479

10.2.5 某些与语言学相关的概念482

10.3 意义的其他表示方法492

10.3.1 语义网络492

10.3.2 概念依存图494

10.3.3 框架表示法501

10.4 语义分析502

10.4.1 句法驱动的语义分析502

10.4.2 语义语法515

10.5 词汇语义学与知识本体520

10.5.1 词汇语义学520

10.5.2 知识本体526

10.6 词网535

10.6.1 词网的3个基本假设和规模536

10.6.2 词网中的名词537

10.6.3 词网中的形容词544

10.6.4 词网中的副词549

10.6.5 词网中的动词549

10.7 结构语义学552

10.7.1 题元角色关系553

10.7.2 选择限制557

10.8 框架网络560

第十一章 词义排歧方法566

11.1 英语中的词汇歧义现象566

11.1.1 名词中的歧义566

11.1.2 代词中的歧义568

11.1.3 动词中的歧义569

11.1.4 形容词中的歧义570

11.1.5 连接词中的歧义571

11.1.6 介词中的歧义571

11.2 几种重要的词义排歧方法573

11.2.1 选择最常见涵义的方法574

11.2.2 利用词类进行词义排歧的方法576

11.2.3 基于选择限制的词义排歧方法578

11.2.4 自立的词义排歧方法585

11.2.5 有指导的学习方法588

11.2.6 自举的词义排歧方法590

11.2.7 无指导的词义排歧方法591

11.2.8 基于词典的词义排歧方法593

第十二章 语用的自动分析596

12.1 所指判定596

12.1.1 所指的句法和语义约束596

12.1.2 代词判定算法608

12.2 文本连贯的自动分析615

12.2.1 文本连贯现象615

12.2.2 基于推理的判定算法619

12.2.3 连贯和同指627

12.2.4 话语结构629

12.3 修辞结构理论631

13.1.1 语言类型学637

13.1 语言的相似性和差异性637

第十三章 机器翻译中的转换637

13.1.2 转换中语言的差异640

13.2 从机器翻译看汉语的特点660

13.3 词汇转换和结构转换672

第十四章 目标语言生成679

14.1 生成系统的体系结构679

14.2 机器翻译中的生成681

14.2.1 系统功能语法682

14.2.2 功能合一语法688

14.2.3 意义—文本理论693

第十五章 机器翻译的词典702

15.1 分析词典中语言信息的描述方法702

15.1.1 宏表示法703

15.1.2 词形条款719

15.2 词典查询结果的排歧721

15.2.1 德语冠词的功能歧义722

15.2.2 基于集合运算的德语冠词功能排歧726

15.3 转换词典728

15.3.1 转换词典条目的结构728

15.3.2 词汇转换程序的结构731

15.4 生成词典740

15.4.1 形态生成程序的外部数据740

15.4.2 生成词典类型和结构742

第十六章 因特网上的翻译工具750

16.1 因特网上的机器翻译系统和机器翻译软件750

16.2 因特网上的翻译记忆系统766

16.3 因特网上的词典和词表768

16.4 因特网上的其他翻译工具770

附录 关于机器翻译和计算语言学的对话（冯志伟教授口述访谈记录）773

参考文献830