3、自然语言形式化：挑战与解决方案

自然语言形式化：挑战与解决方案

在自然语言处理（NLP）领域，形式化自然语言是一项至关重要但又充满挑战的任务。当前，统计方法在NLP中占据了重要地位，但这些方法存在诸多问题，而语言学方法则展现出了独特的优势。此外，为了更好地形式化自然语言，还出现了像NooJ这样的工具。

统计词性标注器的问题

• 多词单元处理不足 ：多词单元如“tout de suite”（立刻）和“carte bleue”（信用卡）在翻译时如果逐字翻译会出现错误。例如，“Je cherche ma carte bleue tout de suite” 逐字翻译为 “I look for my blue card all of rest” 是错误的。实际上，如果考虑多词单元和表达式来评估词性标注器的精度，其精度会低于70%，甚至不如一个简单的程序，该程序可以访问包含语言中所有多词单元和表达式的字典。词性标注器由于不处理频繁出现的多词单元和表达式，产生了无用的结果。
• 统计方法成本高 ：通常认为语言学方法实现成本高，因为需要构建字典和语法。然而，统计方法也需要大量人工工作来构建参考语料库。标注语料库比构建等效字典更耗费人力，因为一个词在语料库中会多次出现，而在字典中只出现一次。如果要涵盖一种语言的标准词汇，就需要手动标注一个非常大的语料库。
• 参考语料库不可靠 ：手动标注参考语料库的人员资质往往不如构建字典和语法的人员，这导致大多数所谓的“参考”语料库包含大量错误。例如，在宾州树库（Penn Treebank）的摘录中，“Battle - tested”和“Japane