14、语言统计翻译中的语义/句法/情节模型及相关应用

语言统计翻译中的语义/句法/情节模型及相关应用

1. 引言

人类的自然语言从单词到句子再到故事有序组织，能够轻松承载和传递几乎所有类型的信息与意图。近期，有人提出了一种新的语义/句法/情节语言模型，涵盖了句子含义到语言处理过程。从这个模型中，还衍生出了三条用于机器翻译软件设计的原则。

目前，机器翻译主要有两种类型，分别采用不同的设计策略。早期方法逐词和按语法翻译句子，但由于许多单词有多种含义，翻译常出错；近期的统计机器翻译则根据单词和内容的统计共现进行翻译，不过其统计共现情况多样且难以穷尽，需要找出更有效的规则。

2. 语义/句法/情节语言模型概述

2.1 从声明/程序模型到新模型的扩展

Pinker、Ullman等人整合了用于大脑语言处理的声明/程序模型。该模型认为，语言词汇知识用于存储单词和短语的含义，依赖于陈述性记忆的颞叶基底；而语言语法则通过程序规则将词汇项组合成复杂句子，依赖于大脑中特定的额叶、顶叶、基底神经节和小脑结构的程序性记忆，且有很多证据支持这一模型。

Cai将这个声明/程序模型扩展为新的语义/句法/情节语言模型。除了语言的声明/程序处理过程，还增加了网状结构对皮质模态的情节协调，这对语言表现和组织也是必需的。有许多神经生物学证据支持这一观点：
- 网状多巴胺能系统可能参与语言模态组织，多巴胺能拮抗剂可缓解口吃，而多巴胺能基因会使口吃表现出来。
- 许多失语症辅助治疗药物暗示，上行网状胆碱能投射、去甲肾上腺素能投射和来自丘脑板内核的非特异性激活投射可能参与语言过程中皮质模态的情节协调。
- 高频γ波段受网状胆碱能系统调节，与句子层面的单词一致性以及皮质模态的情节协调相关。