現代漢語(yǔ)語(yǔ)法
論文摘要：用計算機來(lái)處理漢語(yǔ)信息包括“字處理”、“詞處理”和“句處理”三個(gè)階段�！熬涮幚怼笔菍�(shí)現自然語(yǔ)言的處理與理解這一關(guān)鍵性的技術(shù)難關(guān)。其中遇到的問(wèn)題比較多：詞性的判斷；短語(yǔ)、句子的結構分析；歧義現象分析等等，最根本的方法是語(yǔ)言學(xué)家盡可能地把語(yǔ)言中的這些現象通過(guò)歸納、分析、總結出規律，再用形式化的方式描述出來(lái)，以便利于計算機處理。 論文
關(guān)鍵詞：中文信息處理 現代漢語(yǔ)語(yǔ)法 句處理
用計算機來(lái)處理漢語(yǔ)信息，就是漢語(yǔ)信息處理，又稱(chēng)中文信息處理。中文信息處理包括“字處理”、“詞處理”和“句處理”�！白痔幚怼�、“詞處理”分別與漢字和詞匯有關(guān)，在此主要談?wù)劇熬涮幚怼薄?/p>
句處理的主要內容是，怎樣使計算機理解自然語(yǔ)言（如現代漢語(yǔ)）的句子的意思，又怎樣使計算機生成符合自然語(yǔ)言規則的句子�！熬涮幚怼彼枰恼Z(yǔ)言知識，將是一種涉及到語(yǔ)音、語(yǔ)義、語(yǔ)法、語(yǔ)用等諸方面的綜合性知識。目前。大家都深感現有的關(guān)于漢語(yǔ)的知識遠遠不能滿(mǎn)足中文句處理的需要。單就句法方面的情況說(shuō)。在中文信息處理過(guò)程中將會(huì )不斷遇到我們想象不到的問(wèn)題，許多問(wèn)題在人看來(lái)還是比較容易解決的，但計算機就解決不了。也有一些問(wèn)題，本身在學(xué)術(shù)界就有不同的觀(guān)點(diǎn)，那么，就給中文信息處理增加了更大的困難。
用計算機來(lái)處理中文信息，遇到了很多困難，從現代漢語(yǔ)語(yǔ)法的角度來(lái)看，主要有以下一些問(wèn)題：
一、詞性的判斷
由于漢語(yǔ)缺乏形態(tài)。漢語(yǔ)的詞性判斷主要是根據詞的語(yǔ)法功能，不同的詞，詞性意義可能不同，同一個(gè)詞出現在不同的地方，詞性意義也可能不同，漢語(yǔ)中，大多數詞有固定的詞性，但有些詞的用法比較特殊。例如：
1。他花了十塊錢(qián)買(mǎi)了一盆花。
2。你用那個(gè)鎖把門(mén)鎖上。
3。他比雷鋒還雷鋒。
這三個(gè)句子中分別有兩個(gè)“花”、“鎖”、“雷鋒”。但它們只是音同、形同，詞性和意義都不同。句子1中的第一個(gè)“花”是動(dòng)詞，“花費”的意思，第二個(gè)“花”是名詞，“植物”的意思。句子2中的第一個(gè)“鎖”是名詞，即“鎖子”的意思，第二個(gè)“鎖”是動(dòng)詞，是“鎖住”的意思。句子3中第一個(gè)“雷鋒”是名詞，表示人名，第二個(gè)“雷鋒”是形容詞，表示“雷鋒的精神、品質(zhì)等”。具有一定語(yǔ)言知識的人大體上都能分清它們的區別。從傳統語(yǔ)言教學(xué)的角度來(lái)講，句子1中的兩個(gè)“花”是詞形、讀音相同，但詞性和意思都不一樣，且兩個(gè)“花”的意思之間沒(méi)有聯(lián)系，所以屬于同音詞。句子2中的兩個(gè)“鎖”，也是詞形、讀音相同，詞性和意思都不一樣，但兩個(gè)“鎖”意思間有聯(lián)系，所以屬于兼類(lèi)詞。句子3中的兩個(gè)“雷鋒”詞形、讀音相同，詞性和意思都不一樣，意思也有聯(lián)系，但第二個(gè)“雷鋒”屬于詞類(lèi)活用。Ⅲ從教學(xué)的角度看，這種分類(lèi)比較細致，便于人們的理解和掌握，但是，從中文信息處理的角度來(lái)看，這種分法太細，不便于計算機掌握。
目前，在中文信息處理中，是這樣來(lái)定義兼類(lèi)詞的：亢世勇認為“兼類(lèi)詞有廣義兼類(lèi)詞和狹義兼類(lèi)詞。廣義兼類(lèi)詞就是中文信息處理中所說(shuō)的現代漢語(yǔ)的同形詞，對于計算機而言，只要詞形相同，不管讀音是否相同、意義是否相通，是同形異音詞、同形同音詞，還是一詞多義、一詞多種用法，都是相同的，都要從多個(gè)當中選一個(gè)。狹義的兼類(lèi)詞就是指一般的現代漢語(yǔ)著(zhù)作定義的，‘同形同音、意義上有一定的聯(lián)系，且具有兩類(lèi)或兩類(lèi)以上詞的語(yǔ)法功能的詞”’。陸儉明認為，兼類(lèi)詞是“指同字形、同音而意義不同或詞性不同的詞”。如果按這種定義理解，以上三個(gè)句子中的兩個(gè)“花”、“鎖”、“雷鋒”都可以稱(chēng)之為兼類(lèi)詞。因為，中文信息處理的目的是讓計算機能根據具體環(huán)境判斷出詞的詞性，從而準確理解其中的含義就可以了。盡管如此，但是，漢語(yǔ)詞類(lèi)是多功能的，一類(lèi)詞不需要發(fā)生詞形變化就可以充當不同的句子成分，不同類(lèi)的詞可以充當相同的句子成分，這樣就給兼類(lèi)詞區分帶來(lái)了更多的麻煩。因而，兼類(lèi)詞的選擇是計算機詞性自動(dòng)標注的一個(gè)“瓶頸”。盡管信息處理專(zhuān)家運用了規則排歧、統計概率排歧或者兩者結合起來(lái)等多種方法進(jìn)行排歧，但到目前為止，還沒(méi)有一種方法、一種系統能夠徹底解決這個(gè)問(wèn)題。
二、短語(yǔ)、句子的結構分析
由于漢語(yǔ)缺乏形態(tài)。所以。語(yǔ)序和虛詞成了漢語(yǔ)中表示語(yǔ)法的主要手段。有些短語(yǔ)、句子的結構不好理解，需要形式和意義結合起來(lái)分析。例如：
A組：a。陜西+甘肅+寧夏 （“陜西+甘肅+寧夏”三者為聯(lián)合關(guān)系）
b。中國+（北京+陜西）（“中國”與“北京陜西”是偏正關(guān)系�！氨本迸c“陜西”是聯(lián)合關(guān)系）
C。中國（陜西（西安））（“中國”與“陜西西安”是偏正關(guān)系，“陜西”與“西安”也是偏正關(guān)系）這一組中的abe三個(gè)短語(yǔ)對人來(lái)說(shuō)，都很容易分清楚，但計算機目前還很難區分，要讓計算機分辨清楚，就得把三個(gè)處所名詞組合在一起構成a類(lèi)、b類(lèi)、e類(lèi)不同關(guān)系的條件與規則研究清楚，并將這些條件與規則加以形式化輸入到計算機內。
B組：開(kāi)始討論（述賓關(guān)系）分析研究（聯(lián)合關(guān)系）研究結束（主謂關(guān)系）
取下來(lái)（述補關(guān)系） 看完再說(shuō)（連謂關(guān)系） 叫他回來(lái)（兼語(yǔ)關(guān)系）
生產(chǎn)管理（定中關(guān)系） 諷刺說(shuō)（狀中關(guān)系） 介紹寫(xiě)（不構成合法的句法關(guān)系）
這組是現代漢語(yǔ)里“動(dòng)詞性詞語(yǔ)+動(dòng)詞性詞語(yǔ)”構成的種種不同的結構關(guān)系，對人來(lái)說(shuō)，通過(guò)講解大致可以分辨，可是讓計算機要分清楚，就非常難，因為我們至今還沒(méi)有總結出“動(dòng)詞性詞語(yǔ)+動(dòng)詞性詞語(yǔ)”構成各種不同句法關(guān)系的具體規則。換句話(huà)說(shuō)，“動(dòng)詞性詞語(yǔ)+動(dòng)詞性詞語(yǔ)”在什么條件下一定構成合法的什么句法關(guān)系，能構成什么樣不同的句法關(guān)系，我們至今還說(shuō)不清楚。
C組：天氣好——好天氣（主謂——偏正）很好——好得很（偏正——述補）
來(lái)人了�！藖�(lái)了。（述賓——主謂）
一張票三元錢(qián)�！X(qián)一張票。（主謂——主謂）這一組都是由于語(yǔ)序的不同而形成的結構和意義都不同的短語(yǔ)和句子。這些結構對人而言，稍加學(xué)習就可以理解，但這些給計算機理解意思增加了難度。需要人們把這些語(yǔ)序的變化形成的不同的結構概括出規律來(lái)，再用形式化的方式描述出來(lái)。輸入到計算機里。
三、歧義現象
現代漢語(yǔ)短語(yǔ)結構的歧義是進(jìn)行漢語(yǔ)句法分析的一大障礙�！熬涮幚怼币鉀Q的核心問(wèn)題是排歧問(wèn)題，計算機面對的歧義，不只是我們人所能感覺(jué)到的諸如下面這樣一些句子的歧義現象：
�。�1）他正在輸血。（他正給病人輸血。／他病了，正輸血。）
�。�2）看望的是病人。（你看望的那個(gè)人是病人。/看望你的那個(gè)人是病人。）
�。�3）我們急需進(jìn)口產(chǎn)品。（我們急需進(jìn)口的產(chǎn)品。/我們急需從國外進(jìn)口產(chǎn)品。）
某些在人看來(lái)不存在歧義的句子計算機會(huì )認為有歧義。例如：
�。�4）a他被警察叫去罰了一百塊錢(qián)。
b他被警察叫去寫(xiě)了一份檢查。例（4）a句和b句，在人的眼里結構是不一樣的。a句“被警察”這個(gè)介詞結構一直管到底。全句意思是“他被警察叫去，他被警察罰了一百塊錢(qián)”：而b句“被警察”這個(gè)介詞結構只 管到“叫去”，管不著(zhù)“寫(xiě)了一份檢查”�？墒�，計算機分辨不清楚。要讓計算機分辨清楚，我們就得將“PP+VPI+VP2”（PP代表介詞結構，VP1和VP2分別代表緊挨著(zhù)的不同的動(dòng)詞性詞語(yǔ)）這種結構中的PP對后面動(dòng)詞性詞語(yǔ)管轄的范圍及其條件與規則進(jìn)行充分、準確的描寫(xiě)，并加以形式化，“交給”計算機。而這一類(lèi)現象與規則我們過(guò)去根本就沒(méi)有考慮過(guò)，更不用說(shuō)研究了。
其實(shí)以上所舉的例子都存在歧義問(wèn)題，因此，也可以這么說(shuō)，“句處理”要解決的核心問(wèn)題是排歧問(wèn)題。
中文信息“句處理”的研究工作，上個(gè)世紀80年代就開(kāi)始了，最早進(jìn)行“句處理”研究工作就是基于規則展開(kāi)的，但上個(gè)世紀90年代初，基于規則的“句處理”研究工作遇到了重重困難與難關(guān)，主要是語(yǔ)言學(xué)家所提供的語(yǔ)言規則遠遠不能滿(mǎn)足信息處理的需要。目前，為了解決好中文信息處理中的“句處理”難題，出現了一個(gè)競相研究、競相發(fā)展的局面。對于句處理，提出的各種策略和途徑，歸納起來(lái)。主要有基于規則和基于統計這兩種策略�；谝巹t的研究者，一般求諸專(zhuān)家的理性知識，由人來(lái)對語(yǔ)言知識進(jìn)行抽象：基于統計者，一般求助于計算機對大規模語(yǔ)料庫真實(shí)文本的統計分析，由計算機來(lái)抽象出語(yǔ)言知識。各種策略和途徑，目前，我們還很難說(shuō)哪一種是唯一正確的。各種策略和途徑，表面看不同，其實(shí)，最終都需要依賴(lài)可靠的漢語(yǔ)知識來(lái)驅動(dòng)計算機正確處理自然語(yǔ)言（漢語(yǔ)）。因此，“無(wú)論是比較傳統的基于規則的處理策略，還是90年代以來(lái)方興未艾的基于統計的方法，在對語(yǔ)言知識的需求這一點(diǎn)上實(shí)際上都是共同的。所不同者，走規則路線(xiàn)的研究者一般求諸專(zhuān)家的理性知識，由人來(lái)對語(yǔ)言知識進(jìn)行抽象（比如以帶有合一條件的規則形式給出）。而走統計路線(xiàn)的研究者一般求助于計算機對大規模的語(yǔ)料庫的統計分析，由計算機來(lái)抽象出語(yǔ)言知識（比如以一定的數據結構記錄的統計結果等）。兩種路線(xiàn)孰優(yōu)孰劣，不能籠統判斷，只能跟具體的應用目標結合起來(lái)，由實(shí)踐結果來(lái)評價(jià)�！蹦壳�，越來(lái)越多的學(xué)者提倡把兩種方法結合起來(lái)使用。因此，相信在不久的將來(lái)，我們會(huì )攻克難關(guān)，實(shí)現計算機對自然語(yǔ)言的處理與理解的目標，使中文信息處理技術(shù)處于世界領(lǐng)先地位。
參考文獻：
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