语境提醒 心中有数

研究表明，在遇到“bank”之类多义词时，人们可以从上下文中获取线索，很快锁定正合需要的那个意义：“swim”（游泳）提示河岸，而“check”（支票）则提示银行。
 

    打造交谈机器人的最初尝试简单得令人难以置信——用语法规则对机器人进行设置就大功告成了。这是IBM公司对701翻译机所采用的招数。由于冷战时期，苏联一举一动都为美国所关注，因此701在首次公开展露功夫时接受的任务就是把俄文翻成英文。1954年，介绍此项目的宣传资料解释了701 如何处理两种语言间的差异（如词序的不同）。例如，俄文的“gyeneral mayor”（少将）翻成英文是“major general”，这样，每当翻译机遇到俄文中的mayor这个词时，它便检查其前面的单词。如果正好是gyeneral，它在翻成英文时就把两个词的顺序倒过来。

    这样简单的系统居然也能玩翻译，其原因之一在于，701只认得250个俄文单词，因此识别其数据库中的每一个“形容词+名词”组合不算什么麻烦事。但许多语言都有数十万个单词，而英语的单词可能超过一百万。假设英语中一半的单词具有多种意义应该是说得过去的，不过那样一来，程序员就必须考虑 5 000亿种单词组合。如果把这些组合都写入程序，以每秒写一个组合计算，程序员要花1.6万年才能写完。

    不巧的是，短语gyeneral mayor在俄语中其实是个异类。一般说来俄语中的此类词序与英语相同，而与西班牙语这样的语言相反（西班牙语中形容词通常跟在名词后面）。对词汇量较大的翻译机来说，一个显而易见的解决方案是为它设置诸如“英语和俄语中的形容词在名词前面，而西班牙语中的形容词在名词后面”之类的规则，并附上一张例外情况的列表。这一招不仅可以大大减少规则的数量，同时也让系统能够搞定新的单词。但问题在于，解释例外的规则本身可能又有例外。科学家尚未发现一套可以完美解读英语、俄语或其他任何一种语言的抽象规则，尽管语法教科书的出版商不愿意承认这一点。

    但这些系统之所以脆弱，不仅是因为语法规则不可能做到尽善尽美，而且是因为像领悟单个词汇的意义这样看似简单的任务，其实都暗含着复杂的玄机。