第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 3
1.2 国内外研究现状述评 5
1.2.1 国外研究现状 5
1.2.2 国内研究现状 9
1.3 本研究的主要内容、基本思路、研究方法 12
1.3.1 主要内容 12
1.3.2 基本思路 13
1.3.3 研究方法 15
1.4 本书的章节安排 16
第2章 阶与范畴语法在机器翻译和机器词典中的知识表示方法 18
2.1 Halliday的机器翻译观 18
2.1.1 机器翻译研究的应用语言学归属 18
2.1.2 机器翻译规则系统的设计方案 20
2.1.3 基于语料库的机器翻译系统设想 22
2.2 Halliday的机器词典编纂方法 26
2.2.1 机器词典的语言学基础 26
2.2.2 机器翻译在词汇-语法层中的问题及对策 27
2.2.3 同义词库的编纂原则与体例 29
2.2.4 同义词库法在统计机器翻译中的应用与展望 31
2.2.5 在词典学研究和电子词典编纂中的启示 33
2.3 小结 35
第3章 系统功能语言学在语篇生成系统中的知识表示方法 38
3.1 PROTEUS系统 39
3.1.1 设计流程 39
3.1.2 中介表示形式 40
3.1.3 Hudson系统语法 41
3.2 PENMAN系统 42
3.2.1 设计流程 42
3.2.2 NIGEL语法和环境 43
3.2.3 文本范例 44
3.3 CSRS系统 45
3.3.1 工作流程的设计 45
3.3.2 语义表示的形式 45
3.3.3 模板与特征方法的结合 46
3.3.4 基于系统功能语言学的汉语自然语言生成语法 47
3.4 自然语言生成中“组合沟”现象的凸显 48
3.4.1 “组合沟”现象的界定 48
3.4.2 “组合沟”现象的成因 48
3.4.3 “组合沟”现象在PENMAN系统中的表现 50
3.4.4 Teich的解决方案 52
3.5 小结 57
第4章 系统功能语言学在多模态语料库中的知识表示方法 60
4.1 MCA：针对影视语篇的分析与检索 61
4.1.1 影视语篇的多模态话语分析 61
4.1.2 影视语篇的多模态转写方法与主要标注工具 63
4.1.3 MCA在外语电化教学中的应用 67
4.2 GeM模型：针对版面的分析与检索 70
4.2.1 GeM模型的总体框架 70
4.2.2 基础层、版面层、语义内容层的工作原理 71
4.2.3 GeM模型的应用举偶 76
4.3 小结 78
第5章 系统网络表示法及其改进途径 79
5.1 知识表示的主要观点 79
5.2 知识表示的基本方法 80
5.2.1 陈述性知识表示方法 80
5.2.2 过程性知识表示方法 86
5.3 知识表示的要求 86
5.4 系统网络表示法的缺陷 87
5.4.1 表示能力 87
5.4.2 实现技术 89
5.5 系统网络表示法的两种主要改进途径 90
5.5.1 复杂性科学的理论途径 90
5.5.2 人工神经网络的技术途径 91
5.6 复杂系统网络型式的设计 92
5.6.1 语言系统的两个非规范特征 92
5.6.2 复杂系统网络型式的理论模型 93
5.7 小结 96
第6章 结论 98
6.1 总结 98
6.2 局限与展望 100
参考文献 104
索引 114