人工智能与机器翻译期末复习题
科技翻译期末考试试题

科技翻译期末考试试题一、选择题(每题2分,共20分)1. 以下哪个术语是描述计算机辅助翻译(CAT)工具的?A. TMB. MTC. AID. NLP2. 在机器翻译中,NMT代表什么?A. 神经机器翻译B. 新媒体翻译C. 非线性映射技术D. 网络多媒体翻译3. 以下哪个选项是翻译记忆(TM)的主要功能?A. 预测翻译B. 术语管理C. 存储和检索翻译单元D. 质量保证4. 在本地化过程中,L10n指的是什么?A. 语言本地化B. 法律本地化C. 地点本地化D. 法律和地点本地化5. 以下哪个术语与语音识别技术无关?A. ASRB. OCRC. TTSD. STT二、填空题(每题2分,共20分)6. 在翻译项目管理中,_________ 是指翻译过程中对源语言和目标语言文本进行比较和校对的过程。
7. 术语库是一种专门用于存储和管理特定领域_________ 的工具。
8. 计算机辅助翻译(CAT)工具通常包括_________、术语库和质量保证工具。
9. 机器翻译的质量可以通过_________ 来衡量,它是一种评估机器翻译输出与人类翻译输出相似度的方法。
10. 在翻译技术中,_________ 是指将源文本自动转换为目标语言的过程。
三、简答题(每题10分,共30分)11. 描述机器翻译(MT)和人工翻译(HT)的主要区别。
12. 解释什么是后编辑(Post-editing)以及它在机器翻译中的作用。
13. 阐述本地化过程中文化适应的重要性及其对翻译质量的影响。
四、论述题(共30分)14. 论述人工智能在翻译领域的应用及其对翻译行业的潜在影响。
(15分)15. 以一个具体的科技产品为例,讨论其本地化过程中可能遇到的挑战和解决方案。
(15分)请注意:本试题旨在考察学生对科技翻译领域的理解,包括翻译技术、项目管理、机器翻译、本地化等相关知识。
考试时请遵守考试规则,独立完成试题。
人工智能复习题(答案)

一:单选题1. 人工智能的目的是让机器能够(D),以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有(C)。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的(C)不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是(A)。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有(D)。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是(D)。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是(C)的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指(A)知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是(B)。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的(A)领域作出了贡献。
人工智能与机器翻译期末复习题

一、名词解释(5X3‘)15’1.兼类(P121):一个单词既可以作名词动词又可以作其他词类2.机器翻译:用计算机软件代替人做的书面翻译3.组合型歧义:一个字与前面的字成词,与后面的字成词,合起来也成词。
4.交集型歧义(P117):一个字与前面的字成词,与后面的字也成词。
5.人工智能:用计算机硬件、软件模拟人的行为,解决人类目前尚未认识清楚的问题。
6.人工智能软件的三大技术:知识表示、知识推理、知识获取。
7.语料库:单词、短语和句子组成的数据库。
8.知识工程:包括人工智能软件技术的工程。
(知识工程是以知识为基础的系统,就是通过智能软件而建立的专家系统)9.深度学习:一步一步在丰富起来的特征规律引导下,由浅入深完成推理的方法。
10.语用分析:分析成语和习惯用语的方法。
二、题解P36 例2.1 、2.2例2.1 设有下列语句:(1)高山比他父亲出名。
(2)刘水是计算机系的一名学生,但他不喜欢编程序。
(3)人人爱劳动。
为了用谓词公式表示这些语句,应先定义谓词: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yLOVE(x,y):x爱yM(x):x是人定义函数father(x)表示从x到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为:(1)BIGGER(高山,father(x))(2)COMPUTER(刘水)∧∽LIKE(刘水,程序)(3)(∀x)(M(x) →LOVE(x,劳动))例2.2 设有下列语句:(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。
定义谓词如下: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大于零另外,用函数S(x)表示x除以2。
此时,上述三个句子可用谓词公式表示为:(∀x)(N(x) →GZ(x)∧I(x))(∀x)(I(x) →E(x)∨O(x))(∀x)(E(x) →I(S(x)))三、论述(4X5‘)20’1.阐述深度、广度、代价驱动搜索方法。
人工智能与机器翻译习题

——习题 ——习题
主讲:杨宪泽
第1章
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总论
1.什么是人工智能?它的研究目标是什么? 什么是人工智能?它的研究目标是什么? 2.人工智能的发展过程经历了哪几个阶段? 人工智能的发展过程经历了哪几个阶段? 3.什么是智能程序,它有什么特点? 什么是智能程序,它有什么特点? 4.智能程序和通常程序之间有什么差异? 智能程序和通常程序之间有什么差异? 5.智能技术实施有哪些组成部分? 智能技术实施有哪些组成部分?
2 1 7
8 6 5
3 4
1 8 7
2 6
3 4 5
第3章 产生式及搜索方法
7. 在3×3的九宫格内,用1,2,…,9 的九个数字填入 的九宫格内, 九宫内,使得每行数字组成的十进制数平方根为整数, 九宫内,使得每行数字组成的十进制数平方根为整数,试用 启发式搜索算法求解, 启发式搜索算法求解,分析问题空间的规模和有用的启发信 给出求解的搜索简图。 息,给出求解的搜索简图。 8.一个数码管由七个段组成,用七段中某些段的亮与不 一个数码管由七个段组成, 亮可分别显示0 这十个数字。 亮可分别显示0—9这十个数字。问能否对这十个数字给出一 种排列,使得每相邻两个数字之间的转换, 种排列,使得每相邻两个数字之间的转换,只能是打开几个 亮段或关闭几个亮段,而不能同时有打开的亮段, 亮段或关闭几个亮段,而不能同时有打开的亮段,又有关闭 的亮段。试用产生式系统求解该问题。 的亮段。试用产生式系统求解该问题。 9.试说明产生式系统规则不一致的原因及解决方法。 试说明产生式系统规则不一致的原因及解决方法。 10. 10.试阐述产生式系统在应用中可能会出现的不确定性 问题
第1章
总论
6.什么是机器翻译?它有什么特点? 什么是机器翻译?它有什么特点? 7.机器翻译有哪些常见问题? 机器翻译有哪些常见问题? 8.机器翻译的常规步骤是什么? 机器翻译的常规步骤是什么? 9.机器翻译可分为哪些类别? 机器翻译可分为哪些类别?
人工智能期末试题与答案完整版(最新)

一单项选择题(每小题 2 分,共 10 分)1.首次提出“人工智能”是在( D )年A.1946B.1960C.1916D.19562.人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:BA. 专家系统、自动规划B.专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D.机器学习、自然语言理解3. 下列不是知识表示法的是 A 。
A:计算机表示法B:“与 / 或”图表示法C:状态空间表示法D:产生式规则表示法4.下列关于不确定性知识描述错误的是 C。
A:不确定性知识是不可以精确表示的B:专家知识通常属于不确定性知识C:不确定性知识是经过处理过的知识D:不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
5.下图是一个迷宫, S0是入口, S g是出口,把入口作为初始节点,出口作为目标节点,通道作为分支,画出从入口S0出发,寻找出口Sg 的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是C。
A: s0-s4-s5-s6-s9-sg B: s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC: s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D:s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二填空题(每空 2 分,共 20 分)1. 目前人工智能的主要学派有三家:符号主义、2.问题的状态空间包含三种说明的集合,状态集合 G 。
进化主义初始状态集合S和连接主义、操作符集合。
F 以及目标3、启发式搜索中,利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向,这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容,涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三名称解释(每词 4 分,共20 分)人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答:( 1)人工智能人工智能 (Artificial Intelligence),英文缩写为AI 。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能与机器翻译.

人工智能与机器翻译(A,B 卷七个大题:1. 名词解释 2.题解 3.智能知识 4.机器翻译方法5. 技术阐述6.分析题7.应用题A. 名词解释 :a. 机器翻译 :计算机程序做人的翻译。
b. 兼类 :一个单词既可以作名词动词又可以作其它词类。
c. 人工智能软件技术 :知识表示,知识推理,知识学习。
d. 人工智能 :用计算机模拟人的行为。
e. 交集型歧义 :一个字和前面的字可以成词,跟后面的字也可以成词。
f. 组合型歧义 :一个字可以和前面的字成词也可以同后面的字成词,连起来也可以成词。
g. 语法分析 :分析一句话的语法含义。
h. 语料库 :单词,短语,句子的集合。
i. 自然语言理解 :用计算机程序去理解一篇文章的含义。
B. 题解 :第二章 P36 2-1,2-2例 2.1 设有下列语句:(1 高山比他父亲出名。
(2 刘水是计算机系的一名学生,但他不喜欢编程序。
(3 人人爱劳动。
为了用谓词公式表示这些语句,应先定义谓词: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 yLOVE(x,y:x爱 yM(x:x是人定义函数 father(x表示从 x 到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为:(1 BIGGER(高山, father(x(2 COMPUTER(刘水∧∽ LIKE (刘水,程序(3 (任意 x (M(x->LOVE(x,劳动例 2.2 设有下列语句:(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。
定义谓词如下: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大于零另外,用函数 S (x 表示 x 除以 2。
此时,上述三个句子可用谓词公式表示为: (任意 x (N(x->GZ(x∧ I(x(任意 x (I(x->E(x∨ O(x(任意 x (E(x->I(S(xC. 智能知识(4分一个 :a. 人工智能软件与普通软件的差异?普通软件由数据库,控制程序组成。
人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)

人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)题目一1. 请简述人工智能(Artificial Intelligence)的定义和应用领域。
解析一人工智能是指通过模拟人类智能的技术和方法来实现机器智能的一门科学。
其应用领域广泛,包括但不限于以下几个方面:- 机器研究(Machine Learning):通过大量数据和算法让机器从中研究、改进和适应。
- 自然语言处理(Natural Language Processing):使机器能够理解和处理人类语言。
- 专家系统(Expert Systems):通过模拟专家经验和知识来解决特定问题。
题目二2. 请简要解释机器研究中的监督研究和无监督研究的区别,并给出一个应用示例。
解析二一个应用示例是:根据房屋的大小、地理位置、房间数量等特征来预测房屋价格。
若提供了许多已知价格的房屋数据来训练机器,那么可以应用监督研究来建立一个预测模型。
无监督研究则可以通过聚类算法自动将相似特征的房屋归类到一起。
题目三3. 请解释神经网络(Neural Network)的结构和工作原理。
解析三神经网络由多个节点(神经元)和连接这些节点的权重组成。
它包含输入层、隐藏层和输出层,信息通过层与层之间的连接传递。
神经网络的工作原理是通过反向传播算法进行训练和调整权重,从而研究输入与输出之间的关系。
当输入数据通过神经网络,经过一系列的权重计算和激活函数处理后,最终产生输出结果。
题目四4. 请描述自然语言处理中的词嵌入(Word Embedding)技术及其作用。
解析四词嵌入是一种将单词映射到低维向量空间的技术,将单词转换为实数向量,使得单词的语义和语法关系能够在向量空间中保持。
词嵌入的作用是将自然语言处理问题转化为向量空间计算,使得机器能够更好地理解和处理文本。
通过词嵌入,我们可以计算词语的相似性,进行词性标注、句法分析等任务。
题目五5. 简述强化研究(Reinforcement Learning)的基本原理和应用场景。
人工智能期末试题及答案

人工智能期末试题及答案1. 单选题1) 人工智能的定义是:A. 让计算机具备像人一样的智能B. 通过人的智能让计算机取得突破性进展C. 利用机器学习和自然语言处理等技术让计算机模拟人的智能D. 让计算机能够执行复杂的计算任务答案:C. 利用机器学习和自然语言处理等技术让计算机模拟人的智能2) 人工智能最早的起源可以追溯到以下哪个年代?A. 1940年代B. 1950年代C. 1960年代D. 1970年代答案:B. 1950年代3) 以下哪个是人工智能领域常用的编程语言?A. JavaB. C++C. PythonD. Ruby答案:C. Python4) 以下哪个是机器学习中的监督学习算法?A. K近邻算法B. K均值算法C. 支持向量机算法D. DBSCAN算法答案:C. 支持向量机算法5) 以下哪个是人工智能技术的一个典型应用领域?A. 医疗保健B. 金融C. 物流D. 手机游戏答案:A. 医疗保健2. 简答题1) 请简述人工智能与机器学习的关系。
人工智能是一个更广泛的概念,旨在让计算机模拟人类智能的各个方面。
机器学习则是实现人工智能的一种方法,它通过让计算机从数据中学习并提取规律,进而自动改进和调整算法,以实现更准确的结果预测和决策。
机器学习是人工智能中的一个重要分支,通过训练模型来预测和解决问题。
2) 请简述深度学习的原理和应用。
深度学习是一种机器学习的方法,其原理是模仿人脑神经网络的工作原理构建出来的。
它通过构建深层次的神经网络模型,从数据中提取高级抽象特征,进而实现对于非结构化和复杂数据的更准确的分析和预测。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
3) 请简述自然语言处理的方法和应用。
自然语言处理是人工智能领域的重要分支,主要用于让计算机能够理解和处理人类的自然语言。
其方法包括文本分析、语义理解、文本生成等。
自然语言处理在机器翻译、自动问答系统、智能客服等方面有广泛应用。
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一、名词解释(5X3‘)15’1.兼类(P121):一个单词既可以作名词动词又可以作其他词类2.机器翻译:用计算机软件代替人做的书面翻译3.组合型歧义:一个字与前面的字成词,与后面的字成词,合起来也成词。
4.交集型歧义(P117):一个字与前面的字成词,与后面的字也成词。
5.人工智能:用计算机硬件、软件模拟人的行为,解决人类目前尚未认识清楚的问题。
6.人工智能软件的三大技术:知识表示、知识推理、知识获取。
7.语料库:单词、短语和句子组成的数据库。
8.知识工程:包括人工智能软件技术的工程。
(知识工程是以知识为基础的系统,就是通过智能软件而建立的专家系统)9.深度学习:一步一步在丰富起来的特征规律引导下,由浅入深完成推理的方法。
10.语用分析:分析成语和习惯用语的方法。
二、题解P36 例2.1 、2.2例2.1 设有下列语句:(1)高山比他父亲出名。
(2)刘水是计算机系的一名学生,但他不喜欢编程序。
(3)人人爱劳动。
为了用谓词公式表示这些语句,应先定义谓词: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yLOVE(x,y):x爱yM(x):x是人定义函数father(x)表示从x到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为:(1)BIGGER(高山,father(x))(2)COMPUTER(刘水)∧∽LIKE(刘水,程序)(3)(∀x)(M(x) →LOVE(x,劳动))例2.2 设有下列语句:(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。
定义谓词如下: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大于零另外,用函数S(x)表示x除以2。
此时,上述三个句子可用谓词公式表示为:(∀x)(N(x) →GZ(x)∧I(x))(∀x)(I(x) →E(x)∨O(x))(∀x)(E(x) →I(S(x)))三、论述(4X5‘)20’1.阐述深度、广度、代价驱动搜索方法。
(P68)答:广度优先搜索法: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。
深度优先搜索法: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。
代价驱动搜索法: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,直到找到目标节点为止。
2.智能软件的核心组成部分。
答:数据库、控制程序、知识库或规则集。
3.举例说明专业人工智能和广义人工智能的区别。
广义:能够代替人类做任何事情功能的即可专业:用计算机软件模拟人的行为以解决人类目前尚未认识清楚的问题4.阐述人工智能软件和常规软件的区别。
答:普通软件只有控制集与数据库集;智能软件具有控制集与数据库集,还有知识库或者规则集。
5.试述规则不一致的规则与原因(P77)答:(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。
6.简述三次人工智能的高潮及原因答:1956年,人工智能诞生;1981年,日本研制智能机,各个国家不甘落后;2017年,计算机软件战胜围棋冠军,人工智能备受瞩目。
7.阐述类比搜索方法的基本思想。
(P75)答: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,降低问题求解的复杂性。
8.阐述机器学习的两种方式答:狭义:指人们通过系统设计,程序编制和人机交互,使机器获取知识。
广义:指机器自动或半自动地获取知识。
四、自然语言处理的概念1. 试述歧义问题的种类。
(P129)答:①词组的多义产生的歧义;②由计算机程序在自动分词阶段产生的歧义;③由词典大小产生的歧义;④由自然语言的二义性产生的歧义。
2. 人工智能、知识工程、专家系统的区别。
答:专家系统:是人工智能特定领域技术;知识工程:就是人工智能的软件技术;人工智能:不仅是软件技术还有硬件技术。
3. 试述机器翻译的四种方法。
(P88的四个小标题)答:①基于分析和转换的机器翻译方法。
②基于中间语言的机器翻译方法。
③基于统计的机器翻译方法。
④基于实例的机器翻译方法。
1.转换式的方法特征:利用了语法语义关系2.中间语言的方法特征:假想每种语言都能转换到中间语言3.统计的方法特征:利用了数学统计原理4.实例的方法特征:利用了类比相似语句4. 机器字典的用途。
(P114)1>机器词典的好坏是更好的实现实用化机器翻译系统软件的障碍之一2>机器词典是机器翻译的质量的关键, 要达到机器翻译的全自动, 高质量, 就必须有一部信息丰富, 易于使用的机器词典3>电子词典(机器词典)不仅可以用于机器翻译, 而且也可以用在自然语言理解, 自然语言处理等诸多方面机器翻译系统的词典又可以分为通用词典和专业词典两部分, 这种划分便于维护和扩充.也可以把机器词典分的更细一点, 如组俺们的缩略语词典, 特殊字词典等,还可以把通用词典再细分为名词词典, 动词词典, 成语词典等5. 举例说明语义分析的用途例: 乒乓球拍买完了6. 上下无关文法的定义答:一个句子意义本身每一个单词意义全部明确。
(比如王明是好学生,意义明确,而他是好学生,他与上下文相关,意义就不明确。
)五、算法描述1.产生式系统的基本算法(P59)答:E1:初始化综合数据库(DATA←初始事实库)E2:until DATA满足结束条件以前,doE3:beginE4:在规则集中,按冲突解决方法选出某一条可用于综合数据库的规则E5:执行当前选中的规则,把该规则执行后得到的结论送入综合数据库中(DATA←规则应用到DATA得到的结果)E6:end2.回溯方法(P67)YX0:选择一条新路径搜索YX1:搜索若超出规定指标(无新路径, 超时, 超深度等) 失败退出; 否则搜索继续YX2:搜索真的状态找不到可用规则, 回溯到YX0YX3:搜索的状态依某种原则(任意排列或按启发式准则) 取有用规则YX4:若规则用完未找到目标回溯YX0YX5:取头条可用规则RiYX6:删去头条规则减少搜索中规则集长度(注意这里不懂原则规则集)YX7:规则Ri作用于当前状态生成新状态YX8:若找到目标成功退出; 若生成的"新状态" 已出现过回溯到YX0YX9:记录新状态对新状态递归调用YX1 ~ YX7六、分析题P117-P119(18题选8)1、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)。
2、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。