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中国中文信息学会理事长，中国工程院院士陈力曾说过：“机器翻译搞了几十年，但至今未能达到可供实际应用的水平，其主要原因正是自然语言理解没有获得根本性的突破。任何科学上的突破都需要非常规的思维即扩散性的求异思维。”本人也对机器翻译进行了多年的研究，建立了一套与目前机器翻译模型完全不同的机器翻译模型。不知是否合理，放在网上请大家指导，请多提宝贵意见。 1、知识库：不管什么样的自然语言处理系统，也不论使用什么样的策略方法，一个好的语言知识库是其不可或缺的基础，没有合理的知识库支持计算机是无法理解自然语言的。要建立知识库，就需要知道知识库的结构、知识库存储哪些信息、如何获取知识。其中知识库的结构和知识库的存储内容是知识库建立的关键，只有知道了这些，才可以研究如何获取知识，否则获取的知识就是没有根基的。然而，现在的自然语言研究，对知识库的结构和内容的研究很少，大部分方法把注意力放在如何获取知识上，这样研究出来的知识库是经不起实践的检验的，这也就是为什么自然语言发展缓慢的原因。人使用语言的目的是为了交流，为了从语言中获取丰富的知识。所以，完善的自然语言处理系统，应该可以从自然语言中获取知识，并将这些知识用在理解语言上。例如“我以塑料为材料作板凳。我买了塑料板凳”从前面一句话就可以获得一定知识，这个知识可能在后面的语言分析中用到。而现在的自然语言分析系统只注意利用学习算法和语料库向知识库中添加知识，对于如何直接从自然语言中获取知识则无所作为。这主要是因为，没有弄清知识库的结构和内容。针对这一情况，我研究机器翻译的重点放在知识库的建立上。到目前为止已经初步建立起一个自然语言数据库模型，该模型可以翻译很多复杂的句子，并可以实现从自然语言中获取知识。该模型的数据库有三种：规则库组、信息暂存库组、知识库组。规则库组：主要作用是对句子进行分析，根据词类和上下文词类，将词放入相关的信息暂存库中，并建立或预留与其他信息暂存库的链接指针。在出现复杂关系的时候，要根据规则及时将链接指针值改变，也可以根据情况将信息暂存库中的词放入其他信息暂存库中。信息暂存库组：每个信息暂存库代表着一定的实际意思（例如时间、事件等）。利用信息暂存库自身的意思和库之间的链接指针，就可以描述句子意思。知识库组：用来配合规则库，指导词进入正确的信息暂存库，并填写正确的指针值。在句子分析完毕后，利用信息获取系统，从句子中获取有用的信息，存入知识库并建立相应链接。同时，及时地进行统计分析，简化知识库。并进行遗忘分析，将知识中超时的，且没有与其他知识库建立有效链接的孤立信息删除。以提高语言识别的速度。 2、词的意思：只有知道词的意思，才可以正确的理解句子的意思。而现在大部分机器翻译的方法，只注意将句子中的词与知识库的词进行所谓的相似计算和距离计算，从而找出最相似的词的搭配。这样的语言理解是只看见表面现象，没有抓住事物的本质。我认为，词的意思就是指在知识库中与该词所关联的知识，这些知识是具有一定的排他性的，即是该词所特有的知识（特征）。例如，猎豹的意思是，跑得最快的动物，身上有斑点，吃肉等。所有的特色知识都可以作为它的意思。因此，词的意思的解释也需要一个完善的知识库的支持。在分析句子意思的时候就需要这些知识的支持。 3、句子分析过程：句子的分析就是对句子意思的把握，并将理解的意思放入合理的知识库中。现在的自然语言理解系统分析句子的过程是，将句子中词之间的关系用各种符号标记出来，最后借助知识库分析句中所有词以及它们之间的关系，并用数学表达式表达出句子的意思。这种分析方式随着句子中词的数量以及句子复杂程度的增加，就会出现错误率增加，分析时间增加的特点。我的机器翻译模型中对句子意思的理解是，逐步理解的。即出现一个词，就根据规则库和知识库将词放入特定的信息暂存库中，并建立或预留链接指针，指针的值可以根据后面情况的变化进行修改，信息暂存库中的词也可以根据一定规则转换信息暂存库。在词入库并建立关系的同时，可以对若干句型标志库进行赋值。等到句子分析完毕后，按照优先级依次分析这些句型标志库，就可以分析出句子的类别。然后根据句型标志库的指引，获取句子的中心词所在的位置，根据信息暂存库的链接指针找到所有关联信息，从而获取整个句子的意思。最后利用信息提取系统将句子的意思，送入合理的知识库中。利用这种分析方式，可以分析复杂句子，且句子中词的数量对句子的分析时间没有太大影响。 4、句子的翻译：目前的翻译系统，是按照句子意思的表达式来翻译的。我的机器翻译系统，则先分析哪些信息刚进入知识库，以及中心知识是什么。根据中心知识所在的知识库名称，选择相应的翻译模板，即这个系统是按照知识库的类别来选择翻译模板。其他附属的知识则以修饰词或者从句的方式出现，它们也要根据知识库的名称来选择相应的模板。当从句过多的时，可以另起一句来翻译附属知识，避免输出句子出现从句混乱的现象。这种翻译模型，把翻译系统（语言表达系统）与语言意思理解系统分开，使翻译模型建立的难度减小，而且可以很容易的将其他语言的翻译系统移植过来，增加了该系统适应程度。我的机器翻译模型，已初步建立起可以分析简单句和很多复杂句型的规则库，并建立了比较合理的信息暂存库，同时建立了用来存储部分知识的知识库。通过试验程序的验证，翻译结果基本可以反映输入句子的意思。