计算语言学的超学科研究刍议

计算语言学的超学科研究刍议

杭州师范大学外国语学院 李颖 冯志伟

提要: 在学术领域，学科间融合逐渐成为一种共识，语言学界也在探索超越学科界限的科研创新途径。早在1990年，Halliday就提到，应用语言学的研究重点转向计算语言学，广义的教育语言学理念也初露端倪。因此，本文以计算语言学为例，探讨语言学的超学科研究，讨论计算语言学的超学科特征和超学科研究方法。

关键词: 超学科；计算语言学；基于规则的方法；基于统计的方法；机器学习

The Transdisciplinarity of Computational Linguistics:

Li Ying,   Feng Zhiwei

(School of Foreign Languages, Hangzhou Normal University)

Abstract: It has been gradually accepted that research be conducted with the merging of multi-disciplines. Linguists have been initiating new perspectives that supersede disciplines. Early in 1990, Halliday suggested that the research theme in applied linguistics had shifted to the domains of computational linguistics and there also emerged the generalized concept of educational linguistics. Therefore, the present paper explores transdisciplinary application and study with computational linguistics as examples, and discusses the transdisciplinary features and approaches of computational linguistics.

Keywords: Transdisciplinarity; Computational Linguistics; rule-based approach; statistics-based approach; machine learning

作者简介

李颖，女，博士，杭州师范大学外国语学院副教授。研究兴趣：超学科，语言教学。电子邮件：acs.cam@gmail.com

LI Ying, female, Ph.D., is an associate professor at the School of Foreign Languages, Hangzhou Normal University. Her research interest includes transdisciplinarity and language teaching. E-mail: acs.cam@gmail.com

冯志伟，男，杭州师范大学外国语学院高端特聘教授。研究兴趣：超学科，计算语言学，当代语言学。电子邮件：zwfengde2010@hotmail.com

FENG Zhiwei, male, is distinguished professor at the School of Foreign Languages, Hangzhou Normal University. His research interest includes transdisciplinarity, computational linguistics, modern linguistics. E-mail: zwfengde2010@hotmail.com

作者通讯地址：浙江省杭州市余杭区仓前海曙路58号，杭州师范大学恕园19号楼外国语学院，311121

1. 超学科理念

“超学科（transdisciplinary）”这个术语可以追溯到20世纪70年代第一届交叉学科国际研讨会（Klein et al. 2001）。在这次研讨会上，Piaget和Jantsch各自陈述了他们的超学科理论框架。Piaget认为“当思维的常规结构和基础模式成熟以后，将会形成一种系统或结构的普遍理论”（Klein 2004：515），这就是超学科的理论。Jantsch（1972:106）认为，超学科就是以普遍公理和新兴的认识论范式为基础，在教育或创新系统中对所有学科和交叉学科进行的协调，这样的协调是一种研究、创新和教育间多层次的系统化合作。在Piaget和Jantsch之后，超学科就被看成一种融合多学科的研究方法，其目的在于为社会、人类及其所生存的世界服务。

理论物理学家Basarab Nicolescu曾发表了130多篇论文，倡导成立了国际超学科研究中心。

1987年召开了第一届世界超学科大会，并通过了《超学科章程》。

Meeth（1978）和Moss et al.（2003）等人主张，可以按照学科融合的程度对超学科进行阐释：超学科处在学科融合的最高层次，它要从实际问题开始，并从整体的角度考察问题，超学科在一定程度上代表一种新的知识价值观和教育观。

联合国教科文组织对超学科做了这样的描述：超学科要在不同的学科之间，横跨这些不同的学科，取代并超越它们，从而发现一种新的视角和一种新的学习体验（UNESCO，2003）。

Giri（2002）、Nicolescu（2002），Pohl和Hadorn（2008）、Leavy（2011）等分别从学科结构、认识论、研究方法等方面将超学科看成一种具有协同作用和整体效应的研究理念。

国内学者冯志伟（1996），吴宗杰、殷企平（2006），吴宗杰（2008）和蒋逸民（2009）较早关注到超学科理论的发展动向。近期，胡壮麟（2012）和李颖（2013）梳理了超学科研究的应用型特征，认为超学科应当以分析和解决问题为导向，进行复杂多元的学科间相互配合的研究。胡壮麟（2013）完整地介绍了系统功能语言学家Halliday、Hasan和Martin等对超学科研究。

2. 语言学的超学科命题

从一个学科本身来说，仅局限于学科内部的研究已很难适应国际视野下的科学发展观，要获得向前发展的动力并对社会的发展产生积极的影响，就必须借鉴其他学科的内容。因此，在各个学科领域的研究都应当寻找新的议题、视角和方法，寻求学科之间的交叉、整合与融合。潘文国（2012）一直提倡语言研究的三个“打通”：古今打通，中外打通，语言文学打通。冯志伟（2013）又提出语言学和数学、计算机科学也要打通，要注重换位思考，在原本不相干的事物间寻找其共同性，从而加深对事物的认识。

2011年和2012年，国内召开了“首届外语界面研究高端论坛”和“第一届全国外语界面研究学术研讨会”（杨绍梁 2012；张俊凌 2012），讨论了超学科研究问题。

Halliday指出，语言学本身就是对自然语言的一种科学研究（Webster 2003：vii）。在应用语言学领域，对语言的描述不仅仅是为了解释语言现象，还应当有助于“文学学识、母语与外语教学、教育学研究、社会学和人类学研究、医学应用”（Halliday 2003a/1964：40）。Halliday（1990/2003b）对比了自从1964年第一届世界应用语言学大会以来研究主题的转变后指出，第一届大会以后的应用语言学研究主要转向了两个领域：第一是计算语言学和人工智能领域，这个领域的超学科研究非常活跃，有自己的国际论坛和学术活动；第二是广义的教育语言学领域，这个领域的超学科理念已初露端倪。

本文以Halliday提及的计算语言学为例进行超学科分析。

3. 计算语言学超学科思想的先驱

冯志伟（2009）指出，早在计算机出现以前，英国数学家A. M. Turing就预见到未来的计算机将会对自然语言研究提出新的问题。1950年，他在《计算机器与智能》一文中就指出：“机器最终会与人在所有智能领域里竞争。但是，竞争的起点会在哪些领域呢？这是一个很难决定的问题 …… 最好是制造出一种具有智能的、可用钱买到的机器，然后，就像教小孩子学说话那样教这种机器理解英语并且说英语”（Turing 1950：460）。为此，Turing提出了著名的“图灵测试”（Turing Test）。

语言学家Chomsky在计算机出现的初期把计算机程序设计语言与自然语言置于相同的平面上，用统一的观点进行研究。他在《自然语言形式分析引论》一书中，曾从数学的角度给语言提出了新的定义，指出：“这个定义既适用于自然语言，又适用于逻辑和计算机程序设计理论中的人造语言”（Chomsky & Miller 1963）。

在《语法的形式特性》一文中，Chomsky（1963）专门用了一节的篇幅来讨论有关程序设计语言的编译程序问题。他从数学的角度提出问题，并从计算机科学理论的角度探讨了组成成分结构的语法的形式研究。在《上下文无关语言的代数理论》一文中，  Chomsky  &

Schützenberger（1963）提出：“我们这里要考虑的是各种生成句子的装置，它们又以各种各样的方式，同自然语言的语法和各种人造语言的语法二者都有着密切的联系。……，我们把语法看成是对程序设计语言的详细说明，而把符号串看成是程序。”在这里，Chomsky把自然语言和程序设计语言放在同一平面上，从数学和计算机科学的角度加以考察，对“语言”、“词汇”等语言学中的基本概念，获得了高度抽象化的认识。

Turing是现代计算机科学理论的奠基人，Chomsky是转换生成语法学派的奠基人。他们以学术大师特有的远见卓识，不约而同地洞察到计算机与自然语言的密切联系，他们的思想成为了尔后计算语言学的超学科研究取之不尽的源泉(冯志伟 2009)。

4. 计算语言学的超学科本质

计算语言学包括了一系列性质不同又彼此交叉的学科，同时涉及文科、理科和工科三大领域。计算语言学中的很多问题，需要使用超学科的手段，把数学知识、语言学知识和计算机知识结合起来解决。

在计算语言学研究中，在关注数学上的统计数据的同时，还应当关注语言现象本身的特点，把数学中统计知识与语言学分析结合起来，进行超学科的研究，从而避免错误，提高自然语言处理的效果（冯志伟2011b）。

冯志伟曾经指出，计算机对自然语言的研究和处理，一般应经过形式化、算法化、程序化、实用化4过程(冯志伟1996；2011a）。为了研究计算语言学，不仅要有语言学方面的知识，而且还要有数学和计算机科学方面的知识，还要沟通和融合语言学、数学和计算机科学这些不同学科的概念、理论和方法等，这样计算语言学就成为了一门界乎于语言学、数学和计算机科学之间的边缘性的交叉学科，具有明显的超学科性质。由此可见，计算语言学在本质上就是超学科的。

5. 计算语言学的超学科研究是一个强不适定问题

超学科有一种协同作用和整体效应，不是将各学科的信息进行简单的叠加或混合，也不仅仅是各学科内容的总和，而是融合各学科知识对真实世界的各种复杂问题提供新视野和创造性的解决方案。超学科不仅关系到不同学科之间的跨越，而且还涉及到每个学科之外的方方面面，超学科的学术动力不仅来自各个学科内部的知识，还要重点处理学科之间以及和各学科研究者之间的合作关系；强调以问题为中心的研究方法；重视不同学科合作的性质和形式。在这个意义上，计算语言学是属于正在兴起的超学科领域。

从科学研究方法论的角度来看，计算语言学的这种超学科研究实质上是一个“强不适定问题”（strongly ill-posed problem）。也就是说，在用形式模型建立算法来求解计算语言学这个超学科问题时，往往难以满足问题解的“存在性”(existence)、“唯一性”(uniqueness)和“稳定性”(stability)这三个条件，有时不能满足其中的一条，有时甚至三条都不能满足。因此，对于这样的强不适定性问题求解，应当加入适当的“约束条件”，使问题的一部分在一定的范围内变成“适定问题”（well-posed problem），从而顺利地求解这个问题（冯志伟 2009）。

由于计算语言学的超学科特点，我们可以通过语言学、数学、计算机科学等多学科的通力合作，把人类无比丰富的语言知识与数学的形式化手段和计算机的计算能力结合起来，给计算语言学的形式模型提供大量的、丰富的“约束条件”，从而解决计算语言学的各种困难问题。计算语言学这种超学科的特点，便于融合不同学科的力量，取长补短，相得益彰，从而为解决这样的“强不适定问题”提供有力的手段。

6. 计算语言学超学科研究中基于规则的方法和基于统计的方法

随着计算语言学超学科研究的发展，一系列的形式模型开始建立起来。冯志伟曾经把这些形式模型归纳为基于短语结构语法的形式模型、基于合一运算的形式模型、基于依存和配价的形式模型、基于格语法的形式模型、基于词汇主义的形式模型、语义自动处理的形式模型、语用自动处理的形式模型等7种（冯志伟 2009）。这些形式模型基本上都是使用数学或计算机科学的方法对于语言学规则建模的结果，它们融合了不同学科的知识和技术，具有明显的超学科性质，其突出特点在于这些形式模型都是基于规则（rule-based）的，这是计算语言学超学科研究的重要成果。

这种基于规则的超学科研究十分重视语言学规则在形式模型构建中的作用，它是以语言学规则作为基础的。这种基于规则的超学科研究不仅推动了计算语言学理论研究的进步，而且还开发出一些应用系统，在某些受限“子语言”的应用系统中，曾经获得一定程度的成功。

但是，要想进一步扩大这些应用系统的覆盖面，用它们来处理大规模的真实文本，仍然有很大的困难。因为在大规模的真实文本的处理中，从自然语言系统所需要装备的语言知识来看，其数量之浩大和颗粒度之精细，都是以往的任何系统所远远不及的；而且，随着系统拥有的知识在数量上和质量上发生的巨大变化，系统在如何获取、表示和管理知识等基本问题上，都感到力不从心，逐渐地陷入了困境，不得不探索新的途径。

就在这些基于规则的超学科研究人员试图探索新的途径的困难时刻，一些来自统计学专业和电子学专业的研究人员使用贝叶斯方法（Bayesian method）来解决最优字符识别的问题，建立了用于文字识别的贝叶斯系统，一下子就把文字识别的研究提高到了实用化的水平。 

与此同时，在语音识别和语音合成算法的研制中，这样的统计方法也发挥了重要的作用，从而把研究成果提高到实用的水平，很快走出实验室进入市场，实现了语音研究成果的商品化。

统计方法在文字识别、语音识别和语音合成研究中的巨大成功，使那些试图采用基于规则方法的计算语言学家在进退维谷的困境中受到极大的鼓舞，他们也开始采用统计方法来进行研究，从而另辟蹊径，摆脱困境。这样的研究就当然也具有明显的超学科性质，其突出特点在于这些形式模型都是基于统计（statistics-based）的。

这样一来，在计算语言学的超学科研究中，就开始借助于文字识别和语音技术中的统计方法，从大规模真实文本中获取语言的信息，提出了大规模真实文本的自动处理问题，这里所说的“大规模真实文本”就是“语料库”。在计算语言学中，基于规则的超学科研究逐渐走向了基于统计的超学科研究。除了上面所述的7种形式模型之外，又建立了一些基于统计的形式模型,这些形式模型十分重视统计在模型构建中的作用，语言学知识主要使用概率和统计的计算通过语料库去获取，语言学家根据内省或调查得出的那些语言学规则逐渐退居到次要的位置。

       目前，这种基于统计的超学科研究方法几乎成为了计算语言学的标准方法，占据了研究的主流地位，而上面所述的7种基于规则的形式模型则处于次要地位。

从哲学的角度来看，基于规则的超学科研究方法实质上是一种理性主义方法，而基于统计的超学科研究方法实质上是一种经验主义方法，从基于规则的理性主义方法到基于语料库的经验主义方法的转变，计算语言学的超学科研究正在经历着一场史无前例的战略目标的转移（冯志伟，2011b）。

当前语料库的建设和语料库语言学的崛起，正是计算语言学战略目标转移的一个重要标志。要从语料库中挖掘和获取语言知识，就必须使用来自数学的统计方法和来自计算机科学的大数据（big data）处理的技术，进行基于统计的超学科的研究。

7. 大数据环境下计算语言学的超学科研究

我们欣喜地看到，在新的21世纪，上世纪90年代开始的这种大数据环境下的、基于统计的超学科研究进一步以惊人的步伐加快了它的发展速度。这样的加速发展在很大的程度上受到下面三种彼此协同的趋势的推动（冯志伟 2013）。

首先是建立带标记语料库的趋势。在语言数据联盟和其他相关机构的帮助下，计算语言学研究者可以获得口语和书面语的大规模的海量语料。在这些海量语料中还包括一些带有句法、语义和语用等不同层次的标记的语料，其中蕴藏着丰富的语言知识。这些带标记的语言资源大大地推动了人们使用有监督的机器学习方法（supervised machine learning）来处理那些在传统上非常复杂的自动句法分析和自动语义分析等问题，并且也推动了有竞争性的评测机制的建立。

第二是统计机器学习的趋势。在大数据的环境下，对于机器学习的日益增长的重视，导致了计算语言学研究者与统计机器学习的研究者更加频繁地交互，彼此之间互相切磋，互相影响。统计机器学习成为了计算语言学超学科研究的重要内容。

第三是高性能计算机系统发展的趋势。在大数据环境下，高性能计算机系统的广泛应用，为机器学习系统的大规模训练和效能发挥提供了有利的条件，而这些在上一个世纪是难以想象的。

最近，大规模的无监督的机器学习方法（unsupervised machine learning）得到了重新关注。在机器翻译和文本主题模拟等领域中统计方法的进步，说明了除了使用带标注的语料库之外，也可以训练完全没有标注过的语料库来构建机器学习系统，这样的系统也可以得到有效的应用。

在大数据环境下的计算语言学研究中，围绕着超学科的问题，学者们的看法不尽相同：有的学者极力排斥语言学，而有的学者则强调语言学的重要性。这些不同学术思想撞击出灿烂的火花，照亮了我们的双眼，使我们对于超学科的重要性看得更加清楚了。我们认为，计算语言学的超学科研究对于计算语言学的发展具有导向性的作用，一旦脱离了超学科研究的轨道，将会使计算语言学的研究走向歧途。

面对基于统计的超学科研究方法取得的辉煌的成绩，有的学者在成绩面前飘飘然起来，他们过分地夸大统计方法的作用，看不起基于规则的方法。在一次自然语言处理评测讨论会上，美国IBM公司语音研究组的Jelinek竟然大言不惭地对与会者说：“每当一个语言学家离开我们的研究组的时候，语音识别率就会提高一步。”（Jurafsky & Martin 2005冯志伟 孙乐译）。Jelinek把从事超学科研究的语言学家，贬低到了一钱不值的程度，采取了嗤之以鼻的态度，他得意忘形，试图改变计算语言学的超学科性质，使计算语言学研究脱离超学科的轨道。我们认为，这是一种错误的倾向，将会使计算语言学走向歧途（冯志伟 2012）。

与Jelinek不同，美国计算语言学家Kenneth Church却主张在采用大数据和统计方法的同时，还应当加强语言学的学习。他在2007年发表了一篇文章叫做《钟摆摆得太远了》(Church 2007)，叙述了他的认识发展过程。在这篇文章中, Church回顾了上世纪90年代他和一些志同道合的青年学者在国际计算语言学学会中创建一个“数据研究兴趣组”的情形。他说，“当时我们出于实用主义的考虑，背叛了自己老师的理性主义方法的立场，专门建立一个兴趣小组来研究数据。我们认为，既然现在语言数据可以轻而易举地得到，为什么不可以拿过来利用一下呢？与其高不成低不就，不如顺水推舟，做一些简单易行的事情，率先摘取那些大树上低枝头的唾手可得的果实。”他们采取的技术路线是以语言数据为基础的经验主义方法，也就是本文中描述的基于统计的超学科方法。

当时他们只是想在国际计算语言学学会众多的兴趣组中取得一席之地，并没有更大的野心。可是，过了几年之后，就进入了大数据的时代，他们倡导的这种基于统计的超学科方法不仅复苏了，而且取得了很大的成功，以至于成为了计算语言学的标准方法和主流方法。他们使用这样的超学科方法，率先摘取那些大树低枝头上的唾手可得的果实，取得了辉煌的成就，确实具有先见之明。

如果当时Church等人紧随在他们的老师之后，亦步亦趋地不敢越雷池一步，把自己局限在基于规则方法的狭小天地之中，没有毅然决然的勇气采用大数据和基于统计方法来补充基于规则方法的不足，估计就不会有今天这样辉煌的成就。

然而，在这样的成就面前，他们并没有像Jelinek那样踌躇满志，Church清醒地认识到，当前这个基于统计方法的“钟摆”已经“摆得太远了”。他问道：“如果那些低枝头上的果实都被摘完之后，谁去摘那些处于大树的高枝头上的果实呢？究竟怎样去摘呢？”他认为，应当依靠深层的语言学知识去摘取。Church要他的学生们认真地学习语言学的知识，深入研究语言学中的规律和各种规则，把语言学规则融合到统计方法中去，进行名副其实的超学科研究，才有可能进一步摘取高枝头上的果实。

Church与Jelinek都在计算语言学研究中采用了统计方法，并且取得了卓越的成就，可是他们对于超学科研究的主张却是截然不同的。这些不同主张引导学者们对于计算语言学超学科研究的问题进行更加深入、更加富于理论意义的思考。

与Church的主张相呼应，计算语言学家Lori Levin在2009年的欧洲计算语言学会（EACL2009）的专题讨论上也提出了一个发人深省的建议。他建议计算语言学要关注语言学的基础研究，在国际计算语言学学会里设置一个语言学专委会。Levin指出，从本质说来，在当前的自然语言处理工程里，已经把语言学置于非常次要的地位了，大家整天考虑的几乎都是程序技术或者算法问题，很少关注自然语言处理工程背景后面隐藏着的语言学问题，计算语言学事实上已经成为了没有语言学支持的语言学科，在计算语言学研究中，语言学在整体上是缺位的！在当前的计算语言学超学科研究中，语言学已经失去了它应有的位置。

Levin的这个建议一石激起千层浪，在计算语言学界引起了热烈的讨论。其中特别值得我们注意的是Shuly Wintner的意见。她发表了一篇题为《什么是自然语言工程的科学支撑？》的文章（Wintner 2009），强烈地呼吁“语言学重新返回到计算语言学中”。

国际计算语言学界的这些讨论涉及到深刻的方法论问题，值得我们高度关注。我们不同意Jelinek的错误主张。我们认为，在计算语言学研究中，应当把基于规则的方法和基于统计的方法结合起来，把语言学、数学和计算机科学紧密地结合在一起，取长补短，相得益彰，这样的研究才算得上是真正的超学科研究。

我们高兴地看到，在超学科思想的指导下，在基于统计的方法中更加自觉地引入了语言学信息，我们将其归纳为如下两个方面。

首先，在统计机器翻译中提出了基于短语的统计机器翻译模型，这种模型把语言学中的短语作为翻译的原子单元。在短语翻译表中，短语之间是一一映射的，也可能存在调序。短语翻译表可以从词对齐中通过机器学习而自动地得到，与词对齐一致的所有短语偶对都被添加到短语翻译表中。在扩展原始的翻译模型时，还引入了额外的模型组件，这些组件包括：双向翻译概率、词汇化加权、词惩罚和短语惩罚（冯志伟 2013）。

其次，为了在基于统计的方法中引入语言学信息，在统计机器翻译中，还提出了整合语言学知识的问题，其中包括利用句法标注的语言学信息来提高统计机器翻译的质量，在基于短语的统计机器翻译中，融入字母翻译、词汇翻译和句子结构等语言学知识。如果源语言和目标语言在词序方面差别明显，还可以使用基于句法的方法来调序。当处理句法树的重构时，可以使用子结点调序限制来降低计算的复杂性，也可以使用重排序 (re-ranking) 方法，在挑选最佳翻译时利用语言的句法特征，检查输入和输出的一致性，等等（冯志伟 2013）。

由此可见，在基于统计的方法中引入语言学信息，可以弥补统计方法的不足，使基于统计的方法如虎添翼。因此，在大数据环境下，把基于统计的方法与基于规则的方法紧密地结合起来，是计算语言学超学科研究的关键。计算语言学的超学科研究有着令人鼓舞的光辉前景。

8. 结语

    语言学在现代认知科学、自然语言处理中有着重要的地位。由于语言现象的复杂性，研究领域将语言学分为不同的学科，而现代科学技术的发展使语言学中跨越学科界限的研究成为必然，研究方法也从单一层面、单一维度发展到多层次、多维度。语言学的超学科命题并不摒弃语言学的各学科，而是以一门学科的深入知识作为基本结构基础，每个相关学科都会贡献自己的基础知识，进而创造出新的行为模式，推进语言学的发展。

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