人工智能与机器翻译复习总结

一.名词解释(3X5)

1.机器翻译：机器翻译是人工智能研究的一个分支, 是用电脑代替人做翻译

工作。

2.组合型歧义：一个句子中，一个字既可以与前面的字构成一个词，也可

以与后面的字构成一个词，也可以合起来组成一个词。（词与词之间的串联产

生的）

3.交集型歧义：一个句子中，一个字既可以与前面的字构成一个词，也可

以与后面的字构成一个词。（词与词之间的交叉组合产生的）

4.语料库：由单词、短语、句子组成的电子库。

5.人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，任务旨在

模拟人类行为和认知过程。

6.人工智能软件技术：知识表示、知识推理、知识获取。

7.语法分析：分析一个句子有无语法错误。例如“兔子吃草”

是正确的，但“草吃兔子”是错误的。

8.兼类：兼类指同一个词具有不同的词类语法功能, 即这个词兼属不同的词

类。

二．基本概念(3x4)

1.人工智能应用领域：P11

（1）问题求解

（2）逻辑推理与定理证明

（3）自然语言理解

(4)自动程序设计

（5）专家系统

（6）机器学习

（7）人工神经网络

（8）机器人学

（9）模式识别

（10）机器视觉

（11）智能控制

（12）智能检索

（13）智能调度与指挥

（14）系统与语言工具

2.分析智能软件与通常软件的区别：P8

通用软件：采用两级层次加以组织：数据级、控制级

智能软件：采用三级层次加以组织：数据级、知识库、控制级

3.比较智能软件与通常软件的性质：P8

通用软件：（1）通用性。算法应能求解问题范围内的全部问题，而不是只能解决其中的某些特殊问题。

（2）确定性。算法中的问题求解状态、求解步骤应该是精确的、唯一的，并可以机械的执行。

（3）有效性。问题范围内的任何具体问题带入算法后，都可以经过有限步骤达到所期望的结果。

智能软件：（1）局部性。仅适用与求解一类问题中那些被认为合理或者常见的问题。

（2）试探性。常采用一般情况下能保证正常工作的方法进行问题求解，当这个方法失败时，允许采用其他方法。

（3）针对性。智能软件常利用求解问题的一些特殊规律，但这些规

律是针对性的，甚至是不精确的，它经不起或者未经过严谨的理论证明，不能保证对每个具体问题有精确解或最优解。

4.阐述机器学习/知识获取的两种方式：

狭义知识获取（人工向计算机输入程序（知识））

广义知识获取（由计算机自动或半自动获取知识）

5.阐述深度、广度、代价优先搜索方法：

广度：对全部节点沿广度进行横向扫描, 按各节点生成的先后次序,先生成、先检查、先扩

展, 沿广度遍历所有节点。

深度：这种方法每一次扩展最晚生成的子节点,沿着最晚生成的子节点分支,逐级纵向深入发展。

代价：依据初始节点到它们各自所付出的代价大小进行排序, 代价小的节点放在前面扩展, 周而复始重复上述操作,直至找到目标节点为止

6.智能技术实施的三个步骤：知识表示、知识推理、知识获取三．技术阐述

1．回溯在什么情况下进行：

(1)新生成的状态在通向初始状态的路径上已出现过;

(2)从初始状态开始, 应用的规则数目达到所规定的数目之后还未找到目标状态(这一组规则的数目实际上就是搜索深度范围所规定的);

(3) 对当前状态, 再没有可应用的规则。

2.阐述引起歧义的主要点：

（1）词组的多义产生的歧义。例如单词bank

（2）计算机程序在自动分词阶段产生的歧义：组合型歧义，对于字串

AB，可以分成AB，也可以分成A / B；交集型歧义。即，对于字串ABC，可以分成AB / C，也可以分成A / BC。

（3）由词典大小引起的歧义：自然语言的词组无穷，新的词组还在不断创造，

机器词典不可能收集全部的词组，如果要翻译的语句中出现了没有收

集的词，歧义就可能出现。

（4）由自然语言的二义性产生的歧义：例如：“在日本保留和尚使用的古典乐器很多”。这句若没有上下文辅助，连人也难理解其真实含义，机器翻译时计算机程序肯定在自动分词时就会出现两种情况。

3.叙述规则不一致的种类和原因：p77

产生式规则不一致的原因

系统建立初期,由于规则集较小, 内容也比较简单,设计人员能对每一条规则的条件和结论部分反复推敲和精心构造, 这类问题容易防止。但随着时间的推移, 新的规则不断加入, 规则集合越来越大, 内容也越来越丰富, 这时规则间的相互影响和相互联系就随之变得复杂。在此情况下,规则的不一致就将自然产生。

主要的不一致规则种类

(1) 循环规则: 由数个规则的前提和结论形成一个循环链,最终由末尾规则的结果子句推

出起始规则的前提部分;

(2) 冲突规则: 两个规则的前提条件等价,但一个或多个结果子句有矛盾或者前提子句有

矛盾而结论部分完全等价; 也有可能由多条规则链形成冲突规则集;

(3) 冗余规则: 两个规则的前提条件等价, 一个或多个子结果子句也等价;

(4) 从属规则: 两个规则有相同的结果, 但其中一个包含有多余的约束条件。

4.阐述非精确推理的原理：P82

非精确推理中的原理为下述结构：

IF E THEN H(X)其中：E是证据，H是假设，X是规则的不确定因子，或称为规则强度。

四．机器翻译及其它

1.类比搜索方法及思想：利用类比获得与新问题相似的过去问题的求解过程，作为启发信息来指导新问题的求解，这样可以缩小搜索范围，降低问题的复杂性。

2.机器翻译的四种方法：

1基于分析和转换的机器翻译方法

2基于中间语言的翻译方法

3基于统计的机器翻译方法

4基于实例的机器翻译方法

3.词法分析的重点：可将变化了的形态还原成基本形，再去查词。

P28

4.机器词典有哪几种用途：P119

(1)缩略词典。例如英语文中经常出现的a.m,当自动切分句子遇到带“.”的词时，通过查找缩略词典，找出相对应的词组。

（2）省略词词典。如英文的it’s；they’re等。当自动切分句子遇到带“’”的词时，通过查找省略词词典，找出相对应的词组。（3）特殊词典。例如英语的介词、副词、连词等，用法灵活在不同的语言条件下，极易产生歧义，对这些结构次进行特殊处理，可以提高译文处理质量。

（4）专业词典。使翻译能根据不同专业有更准确的译文。

5.专家系统、知识工程与人工智能的关系：

专家系统：在专门领域内利用人工智能解决问题。

知识工程：人工智能的软件部分。

人工智能：用计算机软件和硬件去模拟人的行为。

五．题解 (12)P36

谓词逻辑表示：

例2.1

（1）高山比他父亲出名

（2）刘水是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程。

（3）人人爱劳动。

定义谓词：

BIGGER(x,y):x比y出名。

COMPUTER(x):x是计算机系的学生。

LIKE(x,y):x喜欢y。

LOVE(x，y)：x爱y。

M(X):x是人。

定义函数father（x）表示从x到其父亲的映射。谓词表示：

（1）B IGGER(高山，father（x)）

（2）C OMPUTER(刘水)∧-LIKE(刘水，程序) （3）(?x)（M（x）→LOVE(x，劳动)

例2.2

（1）自然数都是大于零的整数。

（2）所有整数不是偶数就是奇数。

（3）偶数除以2是整数。

定义谓词：

N(x):x是自然数

I(x):x是整数。

E(x):x是偶数。

O(x):x是奇数

GZ(x):x大于零

函数S(x)表示x除以2。

谓词表示：

（1）(?x) (N(x)→GZ(x)∧I(x))

(2)(?x)(I(x)→E(x)∨O(x))

（3）(?x)(E(x)→I(S(x)))

增加例句：

(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。

解：定义谓词

P(x)：x是人

L(x,y)：x喜欢y

其中，y的个体域是{梅花，菊花}。

将知识用谓词表示为：

(?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))

(2)有人每天下午都去打篮球。

解：定义谓词

P(x)：x是人

B(x)：x打篮球

A(y)：y是下午

将知识用谓词表示为：

(?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x))

(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。

解：定义谓词

NC(x)：x是新型计算机

F(x)：x速度快

B(x)：x容量大

将知识用谓词表示为：

(?x) (NC(x)→F(x)∧B(x))

(4)不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。

解：定义谓词

S(x)：x是计算机系学生

L(x, pragramming)：x喜欢编程序

U(x,computer)：x使用计算机

将知识用谓词表示为：

?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))

(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。

解：定义谓词

P(x)：x是人

L(x, y)：x喜欢y

将知识用谓词表示为：

(?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))

六．分析题(3x4)P117

歧义字段及所属类型

交集型歧义切分字段是由词与词之间的交叉组合产生的。

(1) 名词+名词：例如, 在句子“用树形图形式加以描述”中, 歧义字段“图形式”是由名词“图”与名词“形式”之间的交叉组合产生的----“图形”十“形式”。事实上，“图形”

是歧义词，它是歧义字段“图形式”在给定句子中错误地切分出来的片段，“形式”是非歧义词，它是歧义字段“图形式”在给定句子中，按正确的切分方式切分出来的片段。

(2) 动词十名词：例如，在句子“研究生命的本质”中，歧义字段“研究生命”是由动词“研究”与名词“生命”之间的交叉组合产生的----“研究生”(歧义词)十“生命”(非歧义词)。

(3) 形容词十名词：例如，在句子“白天鹅游过来了”中，歧义字段“白天鹅”是由形容词“白”与名词“天鹅”之间的交叉组合产生的——“白天”（歧义词）十“天鹅”（非歧义词）。

(4) 介词十名词：例如，在句子“让位移等于50厘米”中，歧义字段“让位移”是由介词“让”与名词“位移”之间的交叉组合产生的——“让位”（歧义词）十“位移”（非歧义词）。

(5) 连词十名词：例如，在短语“独立自主和平等互利的原则”中，歧义字段“和平等”是由连词“和”与名词“平等”的交叉组合产生的——“和平”（歧义词）十“平等”（非歧义词）。

(6) 副词十形容词：例如，在句子“这本小说的情节太平淡了”中，歧义字段“太平淡”是由副词“太”与形容词“平淡”的交叉组合产生的----“太平”（歧义词）十“平谈”（非歧义词）。

(7) 助词十形容词：例如，在短语“对这种现象的确切描述”中，歧义字段，“的确切”是由助词“的”与形容词“确切”的交叉组合产生的----“的确”（歧义词）+“确切”（非歧义同）。

(8)名词十连词：例如，在句子“社会需求和生产水平有矛盾”中，歧义字段“需求和”是由名词“需求”与连词“和”的交叉组合产生的----“需求”（非歧义词）十“求和”（歧义词）。

(9)动词十介词：例如，在句子“他们看中和日本人做生意的机会”中，歧义字段“看中和”是由动词“看中”与介词“和”的交叉组合产生的----“看中”（非歧义词）十“中和”（歧义词）。

多义组合型歧义切分字段比较复杂，这种歧义切分字段是由词与词之间的串联组合产生的。

(1)量词十名词：例如，在句子“一阵风吹过来了”中，歧义切分字段“阵风”是由量词“阵”和名词“风”的串联组合产生的。

(2)介词十名词：例如，在句子“请把手抬高一点儿”中，歧义切分字段“把手”是由介词“把”和名词“手”的串联组合产生的。

(3)动词十名词：例如，在句子“他喜欢吃烤白薯，中，歧义切分字段“烤白薯，是由动词“烤”和名词“白薯”的串联组合产生的。

(4)名词十方位词：例如，在句子“他骑在马上”中，歧义切分字段“马上”是由名词“马”和方位词“上”的串联组合产生的。

(5)名词十动词：例1，在句子“语言学起来并不十分容易”中，歧义切分字段“语言学”是由名词“语言”和动词“学”的串联组合产生的。

例如，在句子“学生会兴奋得手舞足蹈”中，歧义切分字段“学生会”是由名词“学生”和动词“会”的串联组合产生的。

例如, 在句子“乒乓球拍卖完了”中，歧义切分字段“乒乓球拍”是由名词“乒乓球”和动词“拍”的串联组合产生的。

例如，在句子“美国会采取措施提高工业竞争力”中，歧义切分字段“美国会”是由名词“美国”和动词“会”的串联组合产生的。

(6) 方位词十动词：例如，在句子“他在庄稼地里间麦苗”中，歧义切分字段“里间”是由方位词“里”和动词“间”的串联组合产生的。

(7) 副词十动词：例如，在句子“他将来北京探亲”中，歧义切分字段“将来”是由副词“将”和动词“来”的串联组合产生的。

(8) 助词十动词：例1，在句子“他学会了解数学难题”中，歧义切分字段“了解”是由助词“了”和动词“解”的串联组合产生的。

例如，在句子“只要努力地学就可以学会”中，歧义切分字段“地学”是由助词“地”和动词“学”的串联组合产生的。

(9) 连词十副词：例如，在句子“日本保留和尚使用的古代庙宇已经不多了”中，歧义切分字段“和尚”是由连词“和”与副词“尚”的串联组合产生的。

七．题解(2x12)

1.给出一个句子的机器翻译过程：P28

机器翻译的步骤：

[1] 原文输入

[2] 译前编辑

[3] 词法分析

[4] 句法分析

[5] 语义分析

[6] 语境分析

[7] 语用分析

[8] 内部表示的转换

[9] 译文句子的生成

[10] 词形变化

[11] 译后编辑

[12] 译文输出

按照上面步骤写出翻译过程。

2.P64

用于句法分析的产生式模块经过改进,但仍包含三个基本组成部分:

(1) 事实库:改进后的词语库,它进行了词类标注等.如,的/P;涌现/V;价值/A;技术/N; 产品/N;科技园/N;高新/DET…

(2) 规则集:存储有关语法的状态转移、性质变化等规则的过程性知识。

(3) 控制器:将规则与事实进行匹配,控制句法分析过程。

例: 定义分析有限个汉语句子的产生式规则(限于篇幅,仅选有关一小部分), 终结目标S。

(1) N→NP (2) A NP→NP

(3) DET NP→DNP (4) P DNP→PP

(5) DNP PP→DNP (6) V DNP→VP

(7) DNP VP→S

下面用计算机程序(产生式模块)来分析一个汉语句子是否合法:

"高新技术的高新价值产品涌现高新科技园".

算法执行过程:

经自动分词和算法E1,已得到:

DET N P DET A N V DET N

继续执行算法E2～E6,

将N→NP(1): DET NP P DET A NP V DET NP 将A NP→NP(2): DET NP P DET NP V DET NP 将DET NP→DNP(3): DNP P DNP V DNP

将P DNP→PP(4): DNP PP V DNP

将DNP PP→DNP(5): DNP V DNP

将V DNP→VP(6): DNP VP

将DNP VP→S(7): S (合法而结束)