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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