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该词是否可以担当某个句子成分。“自然语言处理中有一项重要的工作，那就是对自然语句进行句法分析，而句法分析又是从词类序列开始的，因此为了使句法分析能够顺利进行，就必须有一套实用的便于进行句法分析的词类体系。”（张斌，2000：4-5）机器翻译系统的自动句法分析亦是如此，想要系统地用有限的规律涵盖成千上万的词的不同性质，并让机器翻译系统正确分析处理，在词典中进行词类标记就显得尤为重要。由上一章的讨论可知，机器翻译中出现的很多问题都和词类密切相关，上文中举出的“Лес шумит.”一例，就是由于没有标记词类，只考虑到 шуметь一词的语义，而没有考虑到它的语法意义，整个句子就被翻译成了偏正短语。此处我们只讨论了进行俄汉翻译时诸多词类转换中的一种。其他类别的词类转换也可以根据两种语言的特点和转换中的逻辑关系，设计对应的转换规则。基于语料库的方法则首先需要建立一个俄汉平行语料库，并对语料库中的语料同样进行词类标记。在机器翻译中当出现此类问题或困难时，比如当出现句型“形容词长尾/形动词长尾/序数词+动词”时，翻译系统自动查找语料库中相似句子的翻译方式，计算概率并给出最有可能的译文，从而完成词类转换。

3. 2 义项选择

一门语言越古老、越发达，其词汇量越大，词汇中的义项也越丰富，语言的表现能力越强。俄语和汉语都是经过长时间的积累后，形成了许多一词多义或同形异义的现象。特别是俄语中的动词，形式越是简单，日常生活中越是常用，含义越是多种多样。例如在《俄汉详解大词典》（黑龙江人民出版社 1998 年版）中，动词 идти 有 28个义项，играть 有 11 个义项，其中每个义项又使用了若干个不同的汉语同义词进行解释。如此一来，在一个句子中，一个词究竟该取其哪一个义项，使用哪个汉语词进行代替，就经常给机器翻译系统造成困难，稍有选择不当，整个句子的含义就会不被理解，甚至造成扭曲。

结语

随着经济全球化的不断发展，各地区不同语言的信息高度膨胀，对翻译的需求之大达到了前所未有的程度，而翻译人才的培养无论是从成本上还是从效率上，都已经无法满足翻译量的需求。与此同时，现代翻译活动以技术专业类文本为主的一大特点，又对翻译人员提出了更高的要求。在此基础上，机器翻译恰好可以发挥其快速的计算能力和强大的储存能力等优势，成为人工翻译的一个重要补充发展起来，成为众多语言学家、翻译学家、数学家和软件设计者共同的研究热点。机器翻译的问世与发展，为人们带来了一个与众不同的“翻译时代”。在本文中，笔者首先介绍了机器翻译在国内外的研究现状。纵观历史，机器翻译的发展经历了初创期、高潮期、萧条期、复苏期和繁荣期等五个主要历程。当今所有的机器翻译系统，根据工作原理可以主要分为两大类——基于规则的和基于语料库的机器翻译系统。两种机器翻译的实现方式各有利弊：基于规则的机器翻译系统由于出现较早，研究较为透彻，翻译正确率相对较高，但并未达到理想目标；基于语料库的机器翻译系统则出现较晚，且由于自身原因，完全基于语料库而不补充语言学规则，译文的正确率也无法达到一个较高水平。于是，如何能将两者结合，取长补短，成为新世纪机器翻译研究的重点之一。为了从微观上发现俄汉机器翻译中的具体问题，笔者选取了三个网络在线俄汉机器翻译系统，并用逻辑关系简单的简单句作为研究对象，设计实验并记录了实验数据。通过分析系统给出的译文可以发现，目前俄汉机器翻译系统总体水平较低，对简单句的处理结果很不理想。这一现象的根本原因主要有三点：对翻译过程的研究不够深入，对语言规则的总结不够细致，以及对俄汉平行语料库的建设不够重视。通过分析实验结果，笔者总结了影响目前俄汉机器翻译系统产生正确译文的几大因素——词类标记与词性转换，义项选择，词典的完善度，句子结构与句型转换，词序的调整，以及俄汉平行语料库的建立——并根据这些问题分别提出了针对性的建议。这些建议概括起来主要有两个方面：一是继续总结完善系统中的语言规则，修改或删除不再适用的语言规则；二是建立较大规模的俄汉平行语料库。相对而言，建设大规模俄汉平行语料库更加有利于有效提高俄汉机器翻译系统的译文质量。俄汉平行语料库一经建立，不仅可以验证机器翻译系统中已经制定好的规则，还可以在系统缺少规则或遇到例外时临时进行查找匹配，并有助于系统在最终给出译文之前判断译文是否符合汉语语言习惯。除此之外，俄汉平行语料库的建立还将十分有利于对比语言学等其他语言学和翻译学分支学科的研究，具有很大的实用价值。最后，笔者简要叙述了俄汉平行语料库的建设方法，也不外乎确定建库目标与原则，收集筛选语料，标记处理语料，录入参考文献，编写说明材料，开发查询系统等几个步骤。虽然建库的前三个步骤花费的时间、精力最多，但也是最重要的几步。我们希望能够通过对建库方法的梳理，引起国内外学者对建设俄汉平行语料库的足够重视，共同努力早日将该库建成，以大幅度提高俄汉机器翻译系统的译文质量。

参考文献（略）