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随着信息时代的到来, 掌握并熟练使用计算机技术已成为时代和社会对每一位劳动者的最基本的要求。外语工作者, 特别是外语教学工作者必备的素质就是利用、掌握、研究创新计算语言学成果,使之成为改变传统教学的工具, 这是信息时代的要求, 也是科学性向语言学提出的重大课题。目前, 计算语言学本身及其在外语教学中应用的研究尚属初级阶段, 语言认知、歧义等问题亟待解决。在国内尤为突出, 基于此, 本文通过对计算语言学及外语教学特点的分析, 试图找到两者最佳的结合点, 为计算语言学在英语教学中的应用开辟一条新途径。

一、计算语言学概述

起源于 20世纪 50年代的计算语言学 (Computational Linguistics) , 又称自然语言理解 (Natural Language Processing) , 是现代语言学中备受关注的一个分支 , 是一门横跨人文科学、自然科学和工程技术三大领域的交叉学科 , 是一门跨接语言、信息、认知科学、数学和计算机技术的边缘学科^[1]。

计算语言学先后经历了初创 (50年代美国语言学家乔姆斯基的生成法和六七十年代的功能语法使现代语言学进入研究形式化、规范化和系统化的当代语言学时代 , 其是对美国结构主义语法的否定和向传统语法的回归)、低潮 (以 1964年美国科学院的 ALPAC报告为标志)、黄金时代 (70年代 )和进入 80年代后的蓬勃发展阶段。其研究领域已从最初的机器翻译扩展到自然语言理解、情报检索、语音识别与合成、计算机辅助教学等领域。

我国的机器翻译起步较早 , 但中间有一停滞期 , 直至 20世纪 80年代后期才有第一个翻译软件“译星 ”的问世。90年代以来 , 翻译软件不断问世 , 但总的质量不高 , 主要是因为汉语的计算机自动分析和理解问题并未得到很好的解决 , 语言学的研究还不能提供更多的汉语自然语言的规律来供计算机专家使用 , 即计算机自动分词中的难题 ———未登录词和歧义切分问题尚未解决。胡明扬在《计算语言学系列讲座》中特别谈到 1989年的清华大学联席会议 , 会上计算机专家提出解决现代汉语语法问题是计算机处理自然语言需要首要解决的问题。上世纪九十年代以来 , 主要的研究方向是系统地把人的语言知识用形式化的方法清楚地表达。

二、计算语言学的瓶颈现象及在英语教学中的应用探讨

目前 , 自然语言处理的瓶颈体现在计算机可用的人的语言知识十分缺乏 , 不具备感知语音、辨别音位、识别语素和词、区分短语、理解句子、联结篇章、融合语境等能力 , 尚不能有效地解决实际运用中的某些语言知识问题。故以人类积累的语言知识用形式化表述后存入计算机而建成的知识库为计算机的静态知识^[2] , 而以从实际处理对象中获取的知识为动态知识来建立计算机知识库是今后的研究方向。这种由动态知识构建的知识库具有开放性、分析的客观性、资源的多元利用性, 它的更新与扩大 , 检索统计手段的不断改进等成为自然语言研究中难度较大的问题。

自然语言处理几十年的历史 , 本质是研究者与歧义现象的斗争史。对消歧的深入研究有助于解决目前计算机处理人类自然语言过程中的实际困难。歧义的实质是语言的表达形式与其意义间缺乏一一对应关系 , 这是自然语言的固有特性 , 是自然语言区别于人工语言的特征之一 , 也一直是多数语言学家的研究重点。1930年 , W. Empson就出版了《歧义的七种类型》一书 , 从理论上探讨了自然语言歧义的问题。F. de. Saussure在《普通语言学教程》中指出 , 语言符号具有任意性和能指性 , 歧义问题有其必然性。冯志伟从自然语言计算机处理的角度提出了语言符号的 8个特性 , 即任意性、层次性、非单元性、离散性、递归性、随机性、冗余性和模糊性 , 并首次提出潜在歧义理论 (PA理论 )。

这些研究对自然语言处理系统的研究者具有切实指导意义。邵宗音等则从语言符号的特点出发分析了歧义的必然性 , 其分析模糊性时 , 引入了美国数学家 L. A. Zadeh于 1965年创立的模糊数学作为了研究工具。事实上 , 语言符号除具有以上特征外 , 最重要的一点是其具有未确知性 , 即各可能出现的结果的概率一定 , 但人们事先对出现哪种结果未知。因此 , 可引入 Shannon的信息熵对其进行研究。信息熵是未确知理论的基本概念 , 其本质是不确定性的一种度量。

我国的英语教学是教育的重要组成部分 , 21世纪将是一个国际化的高科技经济时代、信息时代、智力和人才竞争的时代 , 尤其在我国加入 WTO后 , 社会对外语人才的需求更是急剧上涨 , 社会对外语教育寄予了很大的希望。据估计 , 我国的外语教育已成功培养出数百万英语人才 , 目前约有 3000万英语学习者^[3], 但尚不能满足社会的需求。

英语教学有初级和高级之分 , 初级以教为主 , 主要运用适当的方式 , 如情景法等 , 使学生掌握基本的句法、词汇; 中、高级则以自学为主 , 学生通过广泛的阅读 , 掌握大量词汇和各种习惯用法 , 通过写作、翻译练习进一步提高使用外语表达的能力。此两阶段的特点和难点在于学生学习过程中遇到大量各行各业、各文体的词汇与语法。电子词典的出现为解决此问题提供了一套可行方法 , 但不少电子词典并未充分利用计算语言学的成果 , 还不具备自动分词、自动查找汉语所对应的外语单词的能力。较全面的了解、掌握计算语言学成果并将其用于外语教学、科研是信息社会外语工作者必备的技能。

英语高级阶段教学的另一难点是词的习惯用法及多义 , 而此问题可通过语料库语言学解决 , 此问题解决后 , 英语教学的阅读、翻译和写作难题也会迎刃而解。

需指出的是 , 在翻译教学中翻译就是转换承载信息的语言 , 把一种语言承载的信息用另一种语言表达出来 , 同时要在内容和风格上再现原文 , 其并非只是针对语句进行 , 翻译的单位不应是词或句 ,^[4]否则会造成逐词对译、违背原作意图 , 甚至连引申义都不能译出。机译中 , 为避免 MT (mad translation) 现象的产生 , 更应注意此点。利用平行双语以信道概率模型进行翻译 , 可接受的结果在60%以上 , 若在此基础上对译文进行人工修改 , 则可使机译达到专业翻译的水平 , 大大提高翻译工作的效率。

三、信息社会英语教学的展望

作为语言工作者 , 特别是英语教学工作者 , 掌握、利用甚至研究、创新计算语言学成果是信息社会开展英语教学工作必备的基本素质。为使计算语言学更好地为英语教学服务 , 我们应在以下几方面作出努力:

1、解决受限汉语的问题 , 大胆借鉴国外研究成果 , 强调语料库的应用 , 采用简化语言、符号语言或代码语言加快研究成果的实用化进程。

2、进行语料库中英语复合词的研究 , 解决语料库实际应用中的问题 , 指导英语教学。

3、尝试使用美国宾州大学树库 (Penn Tree - bank) 中的上下文无关语法 (context – free grammar) 对树库进行句法剖析 , 扩展实际的语法规范范围。选用大规模平衡语料, 词类标记作为国家标准^[5] , 构建现代汉语文本树库 , 运用自动化手段降低人工标注扩充树库成本。

4、开发更多的基于实例的机译软件并注意使用计算语义学的逻辑翻译 (logic translation) , 将人工翻译结果和可接受的机译结果对应存贮 , 通过利用熵或其他方法计算译文与原文的相似性 , 减少误译、错译的概率。

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