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eath in the terrible snowstorm. 　　沙发把你坐懒了。You are becoming lazy on the sofa. 　　所以我们需要一组规则，在要生成的语义表达式里判断有没有应该用汉语动结式表达的述谓关系。在这组规则里，除了两个谓词结构及其显性的“动作—结果”关系符合判断条件以外，还应该有能够识别和提取隐含的“动作—结果”关系及其述谓结构的条件。这就需要研究英语和汉语在表达“动作—结果”关系时的差异。这种差异有时在某种类别下表现出来，有时又很个性化，只跟具体词语有关。目前机器翻译系统还没有找到这样的规则。所以我们就暂时只能看到“她嫁给了错误的人”和“他进了错误的门”这样的译文。 　　3.2　选择词语 　　选择词语需要有一部用于信息处理的汉语词典，告诉我们词语和它们的意义，以及它们的用法（比如，谓词的配价结构及其论元的限制条件）。对于前面的例子，需要先在词典里选出“小王”、“读”、“懂”、“文章”这些词，然后根据词语的意义和逻辑关系为它们分派语义角色。这些词在中介语言逻辑表达式里是实体和谓词。“了”、“结果”、“这”等是算子或关系，把它们转成词汇形式还需要另外的分析和处理。词语选择和语义角色分派的结果可以表示成树形图或特征集合等形式。 　　附图 　　图2　词语选择和角色分派的结果 　　　　Agen表示施事，Pred表示谓词，Pati表示受事，Cont表示内容，Expe表示经验者（当事）。 　　即使有一部详尽的词典，要让机器根据意义选择词语也不是一件容易的事情。我们经常需要在几个同义词或近义词当中进行取舍。比如，汉语的“看”有read的意思，用它来表达我们要生成的意思比“读”更地道。根据什么样的规则选择“看”，不选择“读”？目前汉语词汇和语义的研究还不能形式化地回答这个问题。机器翻译系统只好先根据词语搭配的优先关系来判断。一种作法是，借助描写词语概念的语义词典，用统计语言模型计算语义相似度，让计算机学会表示和比较词语搭配的优先关系。但是，用这种工程化的方法并不能绕过汉语研究的作用，因为一个统计语言模型能否达到比较好的处理效果，很大程度上取决于采用什么样的语言学知识作为参数。 　　3.3　判断合法性 　　经过词语选择和角色分派，得到了图2表示本论文由英语论文网提供整理，提供论文代写，英语论文代写，代写论文，代写英语论文，代写留学生论文，代写英文论文，留学生论文代写相关核心关键词搜索。