藍巖真 朱虹雨

摘 要：韓語復(fù)句通常由多類型“節(jié)”構(gòu)成，各類句式結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，各節(jié)之間存在不同層次與包含聯(lián)系，因此連接復(fù)句在進行自動處理識別時通常需要依次分解為單句方能實現(xiàn)句子結(jié)構(gòu)的全面解析。文章主要探討了以語言知識為基礎(chǔ)的韓語復(fù)句自動識別對策，旨在有效解決復(fù)句處理識別問題。

關(guān)鍵詞：語言知識；韓語復(fù)句；自動識別；對策

中圖分類號：H55文獻標識碼：A收稿日期：2017-12-06文章編號：2095-624X（2018）01-0063-01

一、相關(guān)語言學(xué)知識簡析

從韓語語法角度出發(fā)，含有單一主謂賓關(guān)系的句子被定義為單句，含有超過兩組以上單句的句子被稱作復(fù)句，但是在自動處理技術(shù)實際實施過程中，計算機通常難以準確識別出句子當中的主謂賓關(guān)聯(lián)和數(shù)量，導(dǎo)致韓語復(fù)句自動處理充滿挑戰(zhàn)。從語言知識角度出發(fā)，韓語主要依靠豐富的詞尾、助詞等體系達成語法表達效果，致使韓語復(fù)句自動識別需要面臨“同型異質(zhì)”等語句歧義現(xiàn)象，影響自動識別結(jié)果的準確性。

二、基于語言知識的韓語復(fù)句自動識別對策

1.韓語復(fù)句語言特點

充分掌握韓語復(fù)句的語言特點是準確解構(gòu)韓語復(fù)句的重要前提，為此必須從復(fù)句關(guān)系判別標準、潛在復(fù)句關(guān)系標記入手，深入解析復(fù)句的構(gòu)成表現(xiàn)、連接詞尾等內(nèi)容，并結(jié)合各類復(fù)句的特征整理自動識別程序構(gòu)建思路。例如：“？？？ ？？ ？？？./恩熙不是傻瓜?！痹摋l韓語從語法成分角度出發(fā)，均隸屬補語從句類型，因此難以通過單純的復(fù)句關(guān)系對其進行準確標記。而有些連語會存在明顯的邏輯先后聯(lián)系，在自動處理時必須注意連語銜接部分的準確應(yīng)用。比如：“？？ ？ ？？ ？？ ？？./樸永哲一回來，會議就開始了。”這句話隸屬邏輯語義關(guān)系范疇，具有時間連貫語義特性，其功能與復(fù)句關(guān)系標記等同。

2.語料來源與解構(gòu)分析

本文所采用的各類語料多源于韓國新聞?wù)Z篇等主流媒體的相關(guān)報道，如《東亞日報》等，解析語句約為50萬，主要采用U-Tagger詞法分析器進行詞義標注。在對復(fù)句進行判定時，主要根據(jù)句子的構(gòu)成表現(xiàn)、句末存在終止性停頓、由若干小句構(gòu)成等特點進行復(fù)句識別和處理。經(jīng)相關(guān)數(shù)據(jù)資料分析統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，從結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，韓語復(fù)句可通過分析句式層級、分句包含數(shù)量等方式，降低復(fù)句自動處理復(fù)雜度，采用“化繁為簡、對癥處理”的模式將復(fù)雜復(fù)句解構(gòu)為簡單的相對應(yīng)分句，予以分層級和針對性處理，提高復(fù)句自動識別的有效性和準確性。

3.個案解析

例如，“？？ ？？ ？？？ ？？ ？？.”分別采用有道、必應(yīng)、谷歌、人工等語言自動識別軟件對例句進行處理，處理結(jié)果如下。有道：“下雨帶雨衣?！北貞?yīng)：“去下雨，帶上雨衣?！惫雀瑁骸跋掠炅?，所以我有雨衣?！比斯ぃ骸跋掠炅?，把雨衣帶上吧?！备鶕?jù)上述實踐結(jié)果可知，雖然必應(yīng)和谷歌均識別出了復(fù)句結(jié)構(gòu)，但是在語義處理方面存在明顯缺陷，而有道雖然語義識別效果良好，但未能準確判斷出復(fù)句結(jié)構(gòu)。這是因為在韓語復(fù)句軟件自動處理過程中，通常需要將句子拆解為若干個短語片段，再通過類比思路將各片段譯為目標短語，最后將各個短語連接成句，通過語序調(diào)整得到譯文。經(jīng)過語料和案例分析后發(fā)現(xiàn)，復(fù)句語義和結(jié)構(gòu)識別失誤與連接詞尾的缺省翻譯關(guān)聯(lián)密切。

4.程序設(shè)計思路與實施效果

經(jīng)上述復(fù)句解構(gòu)和語義解析后可知，在進行韓語復(fù)句程序編寫時，必須重點關(guān)注句子語義、結(jié)構(gòu)和邏輯思路，從而進行正確的解構(gòu)翻譯?；驹O(shè)計流程如下：首先，必須實施句子預(yù)判處理工作。譬如，對于單句，可在語言自動識別軟件直接輸入后進行翻譯；對于復(fù)句，則需進一步判斷句子的層級結(jié)構(gòu)和語義邏輯。其次，在連接詞尾處理方面，必須將句式中的各個連接詞尾重新設(shè)置為相應(yīng)的終結(jié)詞尾，并以連接詞尾的形式出現(xiàn)在譯句中。最后，根據(jù)中文單句翻譯結(jié)果和相應(yīng)的邏輯順序整合成全新的復(fù)句。實踐表明，采用此種方法能夠有效提高韓語復(fù)句自動識別技術(shù)的翻譯質(zhì)量，在有道和必應(yīng)在線軟件應(yīng)用中改進效果更加明顯。

綜上所述，本文以韓語復(fù)句特點為切入點，對相關(guān)語言知識的理論基礎(chǔ)進行了初步分析，并重點探討了基于語言知識的韓語復(fù)句自動識別對策，通過句子解構(gòu)、語義解析、邏輯判斷等方式，提高韓語復(fù)句自動識別的準確性。

參考文獻：

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