目录 1
第1章 总论 1
1.1 人工智能 2
1.2 对人工智能的新认识 6
1.3 人工智能的研究与应用领域 11
1.4 智能软件示例 20
1.5 机器翻译 22
习题一 31
第2章 相关知识表示方法 32
2.1 知识表示概述 33
2.2 一阶谓词逻辑表示方法 34
2.3 单元表示方法 37
2.4 与／或图表示方法 41
2.5 语义网络表示方法 42
2.6 知识表示的小结 55
习题二 56
第3章 产生式系统及其搜索方法 57
3.1 产生式系统 58
3.2 产生式系统应用举例 63
3.3 产生式系统的搜索（控制）策略 65
3.4 图搜索算法 67
3.5 产生式系统的规则问题 77
3.6 产生式系统的不确定性问题 79
3.7 产生式系统的常用开发语言简介 83
3.8 产生式系统设计技巧 84
习题三 85
第4章 机器翻译方法 87
4.1 机器翻译的四种实现方法 88
4.2 基于实例的机器翻译改进方法 93
4.3 基于实例的机器翻译方法实践 95
4.4 与机器翻译相似的自然语言检索接口 102
4.5 机器翻译评价 104
4.6 机器翻译的优劣——对机器翻译系统的评价 106
习题四 112
第5章 单词及词组的处理与分析 113
5.1 机器词典概述 114
5.2 自动分词 115
5.3 交集型和多义组合型歧义切分 117
5.4 词语的排序、检索、词库 119
5.5 词语的分类与兼类问题 119
5.6 词语处理的其他问题 123
5.7 词义消歧 129
习题五 150
第6章 句法（语法）与语义理论及分析 151
6.1 句法分析与用作翻译的理论基础 152
6.2 语法分析在机器翻译中的应用 157
6.3 其他语法理论介绍 170
6.4 汉语和英语语法简介 184
6.5 语义分析 190
习题六 202
第7章 相关机器学习 203
7.1 机器学习概述 204
7.2 从例子中学习 208
7.3 类比学习 217
7.4 解释学习 221
7.5 遗传式学习 226
7.6 统计学习 230
7.7 机器学习在机器翻译中的应用 240
习题七 247
附录 249
参考文献 254