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\parinterval 在基于规则的机器翻译时代,机器翻译技术研究有一个特点就是{\small\bfnew{语法}}\index{语法}(Grammer)和{\small\bfnew{算法}}\index{算法}(Algorithm)分开,本质上是把语言分析和程序设计分开。传统方式使用程序代码来实现翻译规则,并把所谓的翻译规则隐含在程序代码实现中。其中最大问题是一旦翻译规则发生修改,程序代码也需要进行相应修改,导致维护代价非常高。此外书写翻译规则的语言学家与编代码的程序员沟通代价也非常高,有时候会出现鸡同鸭讲的感觉。把语法和算法分开对于基于规则的机器翻译技术来说最大好处就是可以将语言学家和程序员的工作独立分开,各自发挥自己的优势。
\parinterval 这种语言分析和程序设计分开实现方式也使得基于人工书写翻译规则的机器翻译方法非常直观,语言学家可以非常容易将翻译知识利用规则的方法表达出来,并且不需要修改系统代码。如:1995年,北京大学冯志伟老师提出的“潜在歧义论”\cite{冯志伟1995论歧义结构的潜在性};2006年,清华大学黄昌宁老师提出的“由字构词”的分词方法\cite{黄昌宁2006由字构词——中文分词新方法};2001年,哈尔滨工业大学李生老师对当时机器词典编码问题进行论述\cite{李生1994机器词典的信息表示及在汉英机器翻译中的实现};1991年,东北大学自然语言处理实验室王宝库老师提出的规则描述语言(CTRDL)\cite{王宝库1991机器翻译系统中一种规则描述语言};1995年,东北大学自然语言处理实验室姚天顺老师提出的词汇语义驱动算法\cite{唐泓英1995基于搭配词典的词汇语义驱动算法},都是在这种思想上对机器翻译方法的一种改进。此外,使用规则本身就具有一定的优势。例如,翻译规则的书写颗粒度具有很大的可伸缩性。较大颗粒度的翻译规则有很强的概括能力,较小颗粒度的翻译规则具有精细的描述能力。同时翻译规则还便于处理复杂的句法结构和进行深层次的语义理解,比如解决翻译过程中的长距离依赖问题
\parinterval 这种语言分析和程序设计分开实现方式也使得基于人工书写翻译规则的机器翻译方法非常直观,语言学家可以非常容易将翻译知识利用规则的方法表达出来,并且不需要修改系统代码。如:1995年,北京大学冯志伟老师提出的“潜在歧义论”\cite{冯志伟1995论歧义结构的潜在性};2006年,清华大学黄昌宁老师提出的“由字构词”的分词方法\cite{黄昌宁2006由字构词——中文分词新方法};2001年,哈尔滨工业大学李生老师对当时机器词典编码问题进行论述\cite{李生1994机器词典的信息表示及在汉英机器翻译中的实现};1991年,东北大学自然语言处理实验室王宝库老师提出的规则描述语言(CTRDL)\cite{王宝库1991机器翻译系统中一种规则描述语言};1995年,东北大学自然语言处理实验室姚天顺老师提出的词汇语义驱动算法\cite{唐泓英1995基于搭配词典的词汇语义驱动算法},都是在这种思想上对机器翻译方法的一种改进。此外,使用规则本身就具有一定的优势。例如,翻译规则的书写颗粒度具有很大的可伸缩性。较大颗粒度的翻译规则有很强的概括能力,较小颗粒度的翻译规则具有精细的描述能力。同时翻译规则还便于处理复杂的句法结构和进行深层次的语义理解,比如解决翻译过程中的长距离依赖问题
\parinterval 通过图\ref{fig:1-9}中规则的翻译实例中可以看出,规则的使用和人类进行翻译时所使用的思想非常类似,可以说基于规则的方法实际上在试图描述人类进行翻译的思维过程。虽然直接模仿人类的翻译方式对翻译问题建模是合理的,但是这一定程度上也暴露了基于规则的方法的弱点。基于规则的机器翻译方法中,人工书写翻译规则的主观因素重,有时与客观事实有一定差距。并且人工书写翻译规则的难度大,代价非常高,这也成为了后来基于数据驱动的机器翻译方法主要改进的方向。
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