《人工智能在第二語(yǔ)言教學(xué)中的應(yīng)用—提高對(duì)于偏誤的意識(shí)》導(dǎo)讀一

《《人工智能在第二語(yǔ)言教學(xué)中的應(yīng)用—提高對(duì)于偏誤的意識(shí)》導(dǎo)讀一》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《《人工智能在第二語(yǔ)言教學(xué)中的應(yīng)用—提高對(duì)于偏誤的意識(shí)》導(dǎo)讀一（14頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、— 提高對(duì)于偏誤的意識(shí)》導(dǎo)讀 馮志偉 ICALL 的發(fā)展歷程 本書是關(guān)于“人工智能計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)” ( Intelligent Computer Assisted Language Learning ，簡(jiǎn)稱 ICALL )的專著。 ICALL 是由“計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)” ( Computer Assisted Language Learning ，簡(jiǎn)稱 CALL )發(fā)展來(lái)的，而 CALL 又是“計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)” ( Computer Assisted Learning ，簡(jiǎn)稱 CAL )的一個(gè)領(lǐng)域。為了幫助讀者理解 ICALL 的基本原理和方法， 我們有必要介紹一下從 CAL

2、 到 CALL ，再由 CALL 到 ICALL 的發(fā)展歷程。 在電子計(jì)算機(jī)問(wèn)世之初，就有人設(shè)想把它用于教學(xué)。在 20 世紀(jì) 50 年代和 60 年代之 交，美國(guó)就開始研究“計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)” ( CAL )的問(wèn)題了。 美國(guó)最早開始 CAL 試驗(yàn)的是 IBM 公司的沃斯頓研究中心。該中心于 1958 年設(shè)計(jì)了第 一個(gè)計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)， 利用一臺(tái) IBM650 計(jì)算機(jī)連接一臺(tái)電傳打字機(jī)來(lái)教小學(xué)生學(xué)習(xí)二 進(jìn)制算術(shù)，并能根據(jù)小學(xué)生的要求自動(dòng)地生成練習(xí)題。 1959 年，美國(guó)伊利諾依大學(xué)研制出 PLATO 計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)( Programmed Logic for Automatic

3、Teaching Operation, 簡(jiǎn)稱 PLATO ) ，該系統(tǒng)在 CDC 計(jì)算機(jī)公司的協(xié)助下，經(jīng)過(guò)二十多年的努力，從一次只能處理一 個(gè)終端的 PLATO-I 系統(tǒng)發(fā)展到帶有四百多個(gè)終端的 PLATO-II 系統(tǒng)，可以講授幾百種課程。 美國(guó)斯坦福大學(xué)從 1963 年開始，利用計(jì)算機(jī)講授邏輯學(xué)導(dǎo)輪、集合論、程序設(shè)計(jì)、俄語(yǔ)、 德語(yǔ)等課程，并與 IBM 公司合作，在 1966 年研制出 IBM1500 教學(xué)系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)除了能 開設(shè)數(shù)理邏輯、多種外國(guó)語(yǔ)、哲學(xué)、數(shù)學(xué)、音樂(lè)理論等課程之外，還有一些為小學(xué)生和聾啞 學(xué)生準(zhǔn)備的課程，提供全國(guó)性服務(wù)。 1971 年，德克薩斯大學(xué)與猶他州的楊伯

4、翰大學(xué)和梅特 ( MITRE ) 公司合作， 設(shè)計(jì)出 TICCIT 計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng) ( Time-shared Interactive Computer Controlled Information Television, 簡(jiǎn)稱 TICCIT ) ，這個(gè)系統(tǒng)以電視技術(shù)為基礎(chǔ)，配合兩臺(tái) NOVA-800 小型計(jì)算機(jī)，帶有 75 兆字節(jié)的磁盤存貯器，終端為經(jīng)過(guò)改裝的配有鍵盤的彩色 電視機(jī)，其主機(jī)通過(guò)同軸電纜與 128 臺(tái)彩色電視機(jī)終端相連接。 TICCIT 系統(tǒng)主要用于社會(huì) 大學(xué)的數(shù)學(xué)和英語(yǔ)教學(xué)。 加拿大、英國(guó)、日本等國(guó)也開展了 CAL 的研究。加拿大國(guó)家研究院、安大略教育研究

5、所和女王大學(xué)等 11 所大聯(lián)合開展計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)系統(tǒng) CAN 的研制，開發(fā)了數(shù)學(xué)、工 程、醫(yī)學(xué)、商業(yè)等學(xué)科的課件( course ware ) 。英國(guó)在開放大學(xué)中推廣使用計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)， 開放大學(xué)有 280 個(gè)學(xué)習(xí)中心，各個(gè)學(xué)習(xí)中心都設(shè)有終端，通過(guò)全國(guó)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與該大學(xué)的 計(jì)算中心相連， 為學(xué)生解答各種問(wèn)題。 日本機(jī)器工業(yè)促進(jìn)會(huì)研制了一個(gè)計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)， 該系統(tǒng)能同時(shí)控制 30 個(gè)學(xué)習(xí)終端，開設(shè)了計(jì)算機(jī)原理、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、數(shù)控機(jī)床等課程。 在計(jì)算機(jī)輔助教學(xué) CAL 的諸多領(lǐng)域中， 與語(yǔ)言學(xué)最為密切的是 “計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)” ( CALL ) ，在進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué) CA

6、LL 的時(shí)候，計(jì)算機(jī)要按照人們事先安排好的語(yǔ) 言教學(xué)計(jì)劃進(jìn)行課堂教學(xué)和輔助課外操練。前面介紹過(guò)的 PLATO 系統(tǒng)除了進(jìn)行一般的計(jì)算 機(jī)輔助教學(xué)之外，也能進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)， PLATO 可以講授漢語(yǔ)、英語(yǔ)、法語(yǔ)、俄 語(yǔ)、希臘語(yǔ)、拉丁語(yǔ)、西班牙語(yǔ)和世界語(yǔ)等八種語(yǔ)言課程。斯坦福大學(xué)的系統(tǒng)也可以講授俄 語(yǔ)、德語(yǔ)等語(yǔ)言課程， TICCIT 系統(tǒng)也可以進(jìn)行英語(yǔ)教學(xué)。在這個(gè)時(shí)期，還設(shè)計(jì)了一些用于 CALL 的教學(xué)軟件，如 ECLIPSE ， SEQUITUR 等，這些軟件對(duì)于計(jì)算機(jī)硬件的要求不高， 程序也比較容易掌握，逐漸在 CALL 教學(xué)中普及開來(lái)。 當(dāng)時(shí)從事 CALL 的一些專家，

7、如 Higgins, Tim Jones, Graham, Tony Williams 等，他們?cè)? 來(lái)都是語(yǔ)言教師，但是，他們?cè)趯?shí)踐中更新了知識(shí)，很快掌握了 CALL 技術(shù)，成為了 CALL 教學(xué)的開創(chuàng)人。 CALL 是一種新型的語(yǔ)言教學(xué)方式，是對(duì)于傳統(tǒng)語(yǔ)言教學(xué)方式的具有重大意義的改革。 美國(guó)的語(yǔ)言教學(xué)在第一次世界大戰(zhàn)前后，主要采用傳統(tǒng)的“教授語(yǔ)法加翻譯”的方式，培養(yǎng) 讀和寫的能力。在第二次世界大戰(zhàn)前后，由于錄音機(jī)的使用， “聽(tīng)說(shuō)”教學(xué)的方式應(yīng)運(yùn)而生， 各地學(xué)校都設(shè)置了語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)室。 由于社會(huì)語(yǔ)言學(xué)、 心理語(yǔ)言學(xué)、 計(jì)算語(yǔ)言學(xué)這些邊緣學(xué)科的 發(fā)展， 人們對(duì)于語(yǔ)言交際有了更深的認(rèn)識(shí)，

8、在外語(yǔ)教學(xué)中更加強(qiáng)調(diào)人與人之間的語(yǔ)言交際本 領(lǐng)及其心理、 文化基礎(chǔ)。 在這種情況下， 計(jì)算機(jī)就成了一種非常適合的語(yǔ)言教學(xué)的培訓(xùn)工具， 因此， CALL 受到了語(yǔ)言教學(xué)工作者的普遍歡迎。 CALL 一般可以分為四種類型： ①講授型： 計(jì)算機(jī)向?qū)W生提供講授的教材， 學(xué)生通過(guò)計(jì)算機(jī)顯示屏上顯示的課文進(jìn)行學(xué) 習(xí)。 ②操練型：計(jì)算機(jī)向?qū)W生提供各種練習(xí)題，學(xué)生即時(shí)回答，計(jì)算機(jī)作出評(píng)價(jià)，并決定學(xué) 生是復(fù)習(xí)前一課的課文，還是學(xué)習(xí)下一課。 ③模擬型：利用計(jì)算機(jī)的動(dòng)畫、語(yǔ)聲、圖形顯示、圖表繪制等功能，通過(guò)逼真地模擬人 們?nèi)粘Ｉ畹膶?shí)際情景，讓學(xué)生在這種環(huán)境的刺激和誘導(dǎo)下，作出恰當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)言反應(yīng)。 講

9、授型、操練型和模擬型的計(jì)算機(jī)軟件都是“課件” ( courseware) 。 ④工具型： 由計(jì)算機(jī)給語(yǔ)言教師的教學(xué)或研究工作提供必要的智力工具， 它是面向教師 的， 而不是面向?qū)W生的。 工具型軟件又可以分為兩類： 一類是為教師編制上述三種課件提供 特殊的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，稱為“編著語(yǔ)言” ，一類是能給教師起智力助手作用的軟件，例如， 幫助教師自動(dòng)地編制索引，統(tǒng)計(jì)詞匯，分析句型，擬出試題，分析考試結(jié)果等。 由于運(yùn)行課件所形成的計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)環(huán)境，在教育方面具有下面的優(yōu)點(diǎn)： ①自定步調(diào)： 學(xué)生的學(xué)習(xí)能力自然地決定了課件運(yùn)行的速度， 能力強(qiáng)的學(xué)生可學(xué)習(xí)得快 一些，能力差的學(xué)生可學(xué)習(xí)得慢

10、一些，做到了“因材施教” 。 ②減輕學(xué)生的心理負(fù)擔(dān)： 計(jì)算機(jī)總是耐心地、 循循善誘地指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)， 鼓勵(lì)學(xué)生達(dá)到 預(yù)期的效果，從不會(huì)表露出任何的喜怒哀樂(lè)，這樣便大大地減輕了學(xué)生的心理負(fù)擔(dān)。 ③課件能夠博采眾長(zhǎng)，吸收多位專家和教師的經(jīng)驗(yàn)。 ④便于積累教學(xué)資料和保存學(xué)生學(xué)習(xí)檔案。 工具型軟件的優(yōu)點(diǎn)是能提高教師備課、 教學(xué)、 研究等活動(dòng)的效率， 使他們的精力集中到 更有創(chuàng)造性的方面去。 CALL 課件的典型工作過(guò)程如下： ①計(jì)算機(jī)把信息，如課文、語(yǔ)法說(shuō)明等，通過(guò)計(jì)算機(jī)顯示屏設(shè)備呈現(xiàn)在學(xué)生面前，讓他 們閱讀、學(xué)習(xí)。 ②計(jì)算機(jī)根據(jù)顯示的教材，向?qū)W生提出有關(guān)問(wèn)題，讓學(xué)生作練習(xí)，并等待學(xué)生回

11、答。 ③學(xué)生使用鍵盤等輸入設(shè)備回答問(wèn)題， 計(jì)算機(jī)對(duì)學(xué)生的答案做出 “對(duì)” 或“錯(cuò)” 等判斷。 ④如果答案為 “錯(cuò)” ， 計(jì)算機(jī)指示學(xué)生重做， 或者重新學(xué)習(xí)原來(lái)的課程； 如果答案為 “對(duì)” ， 計(jì)算機(jī)會(huì)對(duì)學(xué)生給予某種鼓勵(lì)，并轉(zhuǎn)入下一步的聯(lián)系或?qū)W習(xí)新的課文。 體現(xiàn)上述功能的 CALL 課件，是語(yǔ)言學(xué)家、語(yǔ)言教師、心理學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家密切 合作的產(chǎn)物。 語(yǔ)言學(xué)家首先根據(jù)學(xué)科內(nèi)容提出某一課題的教材， 再由語(yǔ)言教師指出學(xué)習(xí)重點(diǎn) 和教學(xué)方法， 心理學(xué)家則制定編寫教學(xué)方案和評(píng)定學(xué)習(xí)效果的原則， 然后由計(jì)算機(jī)科學(xué)家把 上述材料編制成課件，經(jīng)過(guò)反復(fù)演示、修改，成為投放技術(shù)市場(chǎng)的課件。 CALL

12、所需要的技術(shù)是廣泛而多樣的，計(jì)算機(jī)和信息處理的許多技術(shù)都可以在 CALL 中大顯身手。 計(jì)算機(jī)圖象和動(dòng)畫已經(jīng)成了課件的重要組成部分， 言語(yǔ)合成促使計(jì)算機(jī)逼真地 模仿教師的聲音，語(yǔ)音識(shí)別則使學(xué)生的口答信息有可能進(jìn)入計(jì)算機(jī)。 多媒體( multimedia )技術(shù)是計(jì)算機(jī)技術(shù)關(guān)注的熱點(diǎn)之一，所謂多媒體技術(shù)，就是交互 式綜合處理文本、圖形、圖像、聲音等多種媒體信息，使多種信息之間建立邏輯連接，集成 為一個(gè)系統(tǒng)， 把計(jì)算機(jī)技術(shù)、 聲像技術(shù)和通訊技術(shù)融為一體。 多媒體技術(shù)能使信息傳播者和 接受者之間實(shí)時(shí)地進(jìn)行交換， 它的集成性高， 交互性強(qiáng)。 由于多媒體的數(shù)據(jù)類型不僅包括文 本， 而且還包括

13、仿真圖像、 立體聲音響、 運(yùn)動(dòng)視頻圖像等人類最習(xí)慣的視聽(tīng)媒體信息， 所以， 多媒體技術(shù)為 CALL 開辟了一個(gè)新的天地。在 CALL 教學(xué)中，為了便于學(xué)生直接地向計(jì)算 機(jī)輸入答案或信息， 可以使用 “觸摸屏” 設(shè)備， 利用手指在顯示屏上的觸感而輸入信息。 計(jì) 算機(jī)與光盤 CD-ROM 的結(jié)合，使得 CALL 所需要的文字、語(yǔ)音與圖像可以存貯在同一介質(zhì) 里，應(yīng)用起來(lái)極為方便。數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展，使得課件、智能助手等的研制和利用有了更好的軟 件工具。 一些著名的 CALL 課件，如歐洲的 LINGUA 、澳大利亞的 CUTSD 等，都以多媒 體 CD-ROM 的形式作為商品在世界各地出售。

14、 CALL 代表著一種新的語(yǔ)言教育方式， 它具有很強(qiáng)的個(gè)別化教學(xué)功能， 可同時(shí)對(duì)一批學(xué) 生因材施教， 最能適應(yīng)以學(xué)生為中心的開放式教學(xué)。 隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展， 以計(jì)算機(jī) 為主體， 配以光纖通訊和衛(wèi)星傳播， 可組成計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)的局域網(wǎng)絡(luò)， 使眾多的學(xué)習(xí)者不 僅可以共享局域網(wǎng)絡(luò)中所有的教育資源，而且還可以在家里用微機(jī)采用通訊的方式進(jìn)行學(xué) 習(xí)，這必將使教育發(fā)生巨大的變化，對(duì)于普及教育大有好處。 CALL 充分地利用了計(jì)算機(jī)科學(xué)、 信息技術(shù)、 心理學(xué)和自然語(yǔ)言處理 ( Natural Language Processing 簡(jiǎn)稱 NLP )的新成果，進(jìn)一步提高了軟件的性能。許多自然

15、語(yǔ)言處理的方法和技 術(shù)都可以在 CALL 中找到自己的用途。例如，將教師的智能助手逐步擴(kuò)充為一個(gè)能夠理解 自然語(yǔ)言的系統(tǒng)， 計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)命題， 可以對(duì)學(xué)生的回答進(jìn)行簡(jiǎn)單的自動(dòng)句法分析， 可以 通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別來(lái)理解學(xué)生用自然語(yǔ)言口頭形式做出的回答， 并通過(guò)語(yǔ)音合成向?qū)W生提供評(píng)分 結(jié)果，等等。 傳統(tǒng) CALL 的教材和各種資料，或者存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫(kù)里面，或者以課件的形式 存儲(chǔ) CD-ROM 里，在教學(xué)中，語(yǔ)言學(xué)習(xí)者與計(jì)算機(jī)的交互，主要通過(guò)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)或者 CD-ROM 來(lái)進(jìn)行，數(shù)據(jù)庫(kù)或 CD-ROM 本身只能存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)行查詢的時(shí)候，一般應(yīng)用簡(jiǎn)單 的模式匹配技術(shù)就可以得到查詢的結(jié)

16、果，盡管某些 CALL 系統(tǒng)也使用了自然語(yǔ)言處理中的 自動(dòng)分析技術(shù)，但是，自動(dòng)分析的針對(duì)性不強(qiáng)，沒(méi)有充分注意提高學(xué)習(xí)者對(duì)于偏誤的意識(shí)， 而且， CALL 教學(xué)網(wǎng)絡(luò)基本上都是局域網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)之間只能在局部范圍內(nèi)鏈接，鏈接的范圍 受到限制，更不能在非常廣闊的范圍甚至在全世界范圍內(nèi)聯(lián)網(wǎng)。所以，這樣的 CALL 的智 能( Intelligent )不強(qiáng)。 如果 CALL 系統(tǒng)采用自然語(yǔ)言處理的技術(shù)來(lái)自動(dòng)地分析句子，對(duì)于各種提問(wèn)和回答的 句子有針對(duì)性地進(jìn)行自動(dòng)分析， 指出學(xué)習(xí)者的偏誤， 幫助他們糾正這樣的偏誤； 并且在 CALL 中使用互聯(lián)網(wǎng) WWW ，針對(duì)不同學(xué)習(xí)者的特點(diǎn)，通過(guò) WWW

17、與語(yǔ)言學(xué)習(xí)者進(jìn)行個(gè)性化的自 由交互，進(jìn)一步使用人工智能( Artificial Intelligent )技術(shù)，那么，這樣的 CALL 系統(tǒng)就具 備了較高的智能，就可以把它叫做“智能計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)系統(tǒng)” ( ICALL ) 。 CALL 把語(yǔ)言教學(xué)與計(jì)算機(jī)結(jié)合起來(lái)， ICALL 又進(jìn)一步把語(yǔ)言教學(xué)與人工智能技術(shù)結(jié) 合起來(lái)。 這些情況清楚地說(shuō)明， 語(yǔ)言教學(xué)這個(gè)古老的學(xué)科正在走向現(xiàn)代化， 語(yǔ)言教學(xué)已經(jīng)與 當(dāng)代最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)結(jié)合起來(lái)。 這是語(yǔ)言教學(xué)中具有歷史意義的重大變 化，而這樣的變化，是科學(xué)家們長(zhǎng)期艱苦探索的結(jié)果。 早在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)以前， 英國(guó)數(shù)學(xué)家 A. M.

18、 Turing 就預(yù)見(jiàn)到未來(lái)的計(jì)算機(jī)將會(huì)對(duì)語(yǔ)言研究 提出新的問(wèn)題。 他在 1936 年發(fā)表的《機(jī)器能思維嗎》一文中指出： “我們可以期待，總有一天機(jī)器會(huì) 同人在一切的智能領(lǐng)域里競(jìng)爭(zhēng)起來(lái)。 但是， 以哪一點(diǎn)作為競(jìng)爭(zhēng)的出發(fā)點(diǎn)呢？這是一個(gè)很難決 定的問(wèn)題。 許多人以為可以把下棋之類的極為抽象的活動(dòng)作為最好的出發(fā)點(diǎn)， 不過(guò)， 我更傾 向于支持另一種主張， 這種主張認(rèn)為， 最好的出發(fā)點(diǎn)是制造出一種具有智能的、 可用錢買到 的機(jī)器， 然后， 教這種機(jī)器理解英語(yǔ)并且說(shuō)英語(yǔ)。 這個(gè)過(guò)程可以仿效小孩子說(shuō)話的那種辦法 來(lái)進(jìn)行。 ” Turing 提出， 檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)智能高低的最好辦法是讓計(jì)算機(jī)來(lái)講英語(yǔ)和

19、理解英語(yǔ)， 他天才地預(yù)見(jiàn)到計(jì)算機(jī)和語(yǔ)言研究將會(huì)結(jié)下不解之緣。 美國(guó)語(yǔ)言學(xué)家 N. Chomsky 在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)的初期也不約而同地把計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言與 自然語(yǔ)言置于相同的平面上，用統(tǒng)一的觀點(diǎn)進(jìn)行研究和界說(shuō)。 N． Chomsky 在 1963 年發(fā)表的《自然語(yǔ)言形式分析導(dǎo)論》一文中，從數(shù)學(xué)的角度給語(yǔ) 言提出了新的定義， 指出： “ 這個(gè)定義既適用于自然語(yǔ)言， 又適用于邏輯和計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì) 理論中的人造語(yǔ)言” 。在同年發(fā)表的《語(yǔ)法的形式特性》一文中，他專門用了一節(jié)的篇幅來(lái) 論述程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，討論了有關(guān)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的編譯程序問(wèn)題，這些問(wèn)題，是作為“組成成 分結(jié)構(gòu)的語(yǔ)法的形式研究”

20、，從數(shù)學(xué)的角度提出來(lái)，并從計(jì)算機(jī)科學(xué)理論的角度來(lái)探討的。 他在《上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)言的代數(shù)理論》一文中提出： “我們這里要考慮的是各種生成句子的裝 置， 它們又以各種各樣的方式， 同自然語(yǔ)言的語(yǔ)法和各種人造語(yǔ)言的語(yǔ)法二者都有著密切的 聯(lián)系。我們將把語(yǔ)言直接地看成在符號(hào)的某一有限集合 V 中的符號(hào)串的集合，而 V 就叫 做該語(yǔ)言的詞匯 ，我們把語(yǔ)法看成是對(duì)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的詳細(xì)說(shuō)明，而把符號(hào)串看成是程 序。 ”在這里喬姆斯基把自然語(yǔ)言和程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言放在同一平面上，從數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的 角度，用統(tǒng)一的觀點(diǎn)來(lái)加以考察，對(duì)“語(yǔ)言” 、 “詞匯”等語(yǔ)言學(xué)中的基本概念，獲得了高度 抽象化的認(rèn)識(shí)。

21、 Turing 和 Chomsky 都是當(dāng)代第一流的學(xué)者。 Turing 是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)理論的奠基人， 而 Chomsky 則是生成語(yǔ)法學(xué)派的奠基人。他們以學(xué)術(shù)大師特有的遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)，指出了計(jì)算機(jī) 與語(yǔ)言的密切聯(lián)系，他們的思想成為了爾后 CALL 和 ICALL 研究取之不盡的源泉。 在 1956 年夏天，美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)界、信息工程界的幾位頂尖級(jí)學(xué)者 John McCarthy ， Marvin Minsky ， Claude Shannon 和 Nathaniel Rochester 等匯聚到一起，組成了一個(gè)為期兩個(gè) 月的研究組，討論關(guān)于他們稱之為“人工智能” ( Artificia

22、l Intelligence ，簡(jiǎn)稱 AI )的問(wèn)題， 從此， “人工智能”這個(gè)新學(xué)科便誕生了。盡管有少數(shù)的 AI 研究者著重于研究隨機(jī)算法和 統(tǒng)計(jì)算法(包括概率模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) ，但是大多數(shù)的 AI 研究者著重研究推理和邏輯問(wèn)題。 典型的例子是 Newell 和 Simon 關(guān)于“邏輯理論家” ( Logic Theorist )和“通用問(wèn)題解答器” ( General Problem Solver )的研究工作。這些簡(jiǎn)單的系統(tǒng)把模式匹配和關(guān)鍵詞搜索與簡(jiǎn)單試 探的方法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行推理和自動(dòng)問(wèn)答，它們都只能在某一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)使用。在 20 世紀(jì) 60 年代末期， 學(xué)者們又研制了更多的形

23、式邏輯系統(tǒng)。 人工智能的一個(gè)重要研究方向是自然語(yǔ)言 理解( Natural Language Understanding ，簡(jiǎn)稱 NLU ) 。由于人類的智能活動(dòng)與語(yǔ)言有密切的 關(guān)系，語(yǔ)言往往成為觀察人類智能活動(dòng)的窗口，這就為在 CALL 中導(dǎo)入人工智能的方法提 供了有利的條件， ICALL 的研究便成為理所當(dāng)然的了。 ICALL 與 CALL 的差別主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面： 第一， ICALL 使用的句子的自動(dòng)分析技術(shù)，能夠針對(duì)第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)者的特點(diǎn)，對(duì) 于他們?cè)斐龅木渥舆M(jìn)行自動(dòng)分析，給出句子的自動(dòng)分析結(jié)果，并指出偏誤 的所在，從而提高第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)者對(duì)于學(xué)習(xí)中偏誤的意識(shí)，自覺(jué)地糾正偏

24、 誤； 而 CALL 主要使用數(shù)據(jù)庫(kù)或 CD-ROM 的存儲(chǔ)技術(shù)來(lái)存儲(chǔ) CALL 的信息， 并使用簡(jiǎn)單的模式匹配技術(shù)來(lái)判別學(xué)習(xí)者的回答是否正確，盡管有一些 CALL 系統(tǒng)也使用了自然語(yǔ)言處理的自動(dòng)分析技術(shù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的自動(dòng)句法 分析，但是，對(duì)于第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)中偏誤注意不夠，針對(duì)性不強(qiáng)。 第二， ICALL使用互聯(lián)網(wǎng)(Web)在非常廣闊的范圍內(nèi)甚至在世界各地進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)， 廣泛使用超文本(Hypertext)技術(shù)和超鏈接(Hyperlink)技術(shù)，而 CALL 的網(wǎng)絡(luò)只能在局部范圍內(nèi)鏈接，可以使用多媒體技術(shù)，但是，沒(méi)有使用超 文本技術(shù)和超鏈接技術(shù)。 因此，不論是 CALL 還是

25、 ICALL ，它們與自然語(yǔ)言的自動(dòng)分析技術(shù)都有著非常密切的 關(guān)系，而 ICALL 是使用 Web 來(lái)進(jìn)行教學(xué)，與 Web 有密切關(guān)系。為了幫助讀者理解本書中 有關(guān)自然語(yǔ)言自動(dòng)分析和 Web 的內(nèi)容，我們介紹一下有關(guān)的背景知識(shí)。 二、 有關(guān)背景知識(shí) 自然語(yǔ)言的自動(dòng)分析主要是以 Chomsky 的“形式語(yǔ)言理論” ( Formal Language Theory ) 作為理論基礎(chǔ)的。 Chomsky 的形式語(yǔ)言理論是影響最大的自然語(yǔ)言處理的句法理論。喬姆 斯基定義了 0 型語(yǔ)法(0 type grammar)、上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法( context free grammar)、上下文 有關(guān)語(yǔ)

26、法(context sensitive grammar)和正則語(yǔ)法(regular grammar)四種類型的形式語(yǔ)法。 其中的上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法又叫做"短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法" (Phrase Structure Grammar,簡(jiǎn)稱PSG)。這 種短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法廣泛地應(yīng)用于自然語(yǔ)言的自動(dòng)分析和生成中， 基于短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法的自動(dòng)句法 分析技術(shù)有移進(jìn) -規(guī)約分析法( shift-reduce parse) 、自底向上分析法( top-down parse ) 、自頂 向下分析法( bottom-up parse) 、線圖分析法( chart parse) 、 Earley 算法( Earley algor

27、ithm ) 、 左角分析法 (left corner parse)、 富田算法 (Tomita parse) 等。 但是，人們不久就發(fā)現(xiàn)，短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法的分析能力不高，分析時(shí)難以區(qū)分大量的歧義 句子， 短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法的生成能力過(guò)強(qiáng)， 往往會(huì)生成大量的不合語(yǔ)法的句子。 就是喬姆斯基本 人，也認(rèn)為短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法不能充分地描述自然語(yǔ)言。于是 Chomsky 提出轉(zhuǎn)換語(yǔ)法來(lái)克服短 語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法的這些弱點(diǎn)，后來(lái)轉(zhuǎn)換語(yǔ)法逐漸發(fā)展成為轉(zhuǎn)換生成語(yǔ)法， Chomsky 又提出管約 理論( Government Binding Theory ，簡(jiǎn)稱 GB 理論) ，原則參數(shù)理論( Principle-Par

28、ameters Theory,簡(jiǎn)稱PPT理論)和最間方案(Minimalism Project ,簡(jiǎn)稱 MP),不斷地改善生成轉(zhuǎn) 換語(yǔ)法。盡管 Chomsky 的理論在語(yǔ)言學(xué)上有深刻的價(jià)值，不過(guò)，這種生成轉(zhuǎn)換語(yǔ)法的分析 效率不高，并沒(méi)有在實(shí)際的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)中受到歡迎。 由于短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法結(jié)構(gòu)清晰，易于操作，自然語(yǔ)言處理的學(xué)者們拋棄了轉(zhuǎn)換生成語(yǔ)法， 又轉(zhuǎn)向短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法，于是出現(xiàn)了各種增強(qiáng)的短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法。例如，受限語(yǔ)言( restricted language)和擴(kuò)充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)(Augemented Transition Network ,簡(jiǎn)稱 ATN )。受限語(yǔ)言的表層 結(jié)構(gòu)分析和深層結(jié)構(gòu)

29、生成是分別進(jìn)行的， 而 ATN 的表層結(jié)構(gòu)分析和深層結(jié)構(gòu)生成是同時(shí)進(jìn) 行的。 60 年代后期， Chastellier 把程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的 W- 語(yǔ)法引進(jìn)了自然語(yǔ)言處理中，他證 實(shí)了英語(yǔ)和法語(yǔ)的轉(zhuǎn)換語(yǔ)法都可以通過(guò)這樣的 W- 語(yǔ)法來(lái)重寫。 美國(guó)語(yǔ)言學(xué)家J. Bresnan主張建立面向詞匯的非轉(zhuǎn)換的語(yǔ)法，她和 R. M. Kaplan一起， 于 1983 年提出了詞匯功能語(yǔ)法( Lexical-Functional Grammar ，簡(jiǎn)稱 LFG ) 。 Martin Kay 于 1983 年提出了“合一語(yǔ)法” (Unification Grammar, 簡(jiǎn)稱 UG ) ，于 1985 年提

30、出了“功能合 一語(yǔ)法” ( Functional Unificational Grammar, 簡(jiǎn)稱 FUG ) 。 G. Gazdar、 E. Klein 、 I. Sag 和 G. Pullum 等人于 1985 年提出了 “廣義短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法” ( Generalized Phrase Structure Grammar ， 簡(jiǎn)稱 GPSG ) 。 C. Pollard 于 1984 年在他的博士論文中，提出了“中心詞語(yǔ)法” ( Head Grammar) ， 1985 年又和他的同事們一起提出了 “中心詞驅(qū)動(dòng)的短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法 ( Head-Driven Phrase Structure

31、Grammar ，簡(jiǎn)稱 HPSG ) 。這些語(yǔ)法都采用復(fù)雜特征結(jié)構(gòu)( complex feature structure )來(lái)改進(jìn)短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法，采用合一運(yùn)算( unification )來(lái)改進(jìn)傳統(tǒng)的集合運(yùn)算，從而 有效地克服了短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法的缺點(diǎn)，保持了短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法的優(yōu)點(diǎn)。此外，還有定子句語(yǔ)法 ( Definite Clause Grammar ，簡(jiǎn)稱 DCG ) ，這種形式語(yǔ)法也是對(duì)于短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法的重要改進(jìn)。 以上都是基于規(guī)則 ( rule-based) 的 自 然語(yǔ)言分 析技術(shù) 。 此 外 ， 還有基于概 率 ( probability-based )的自然語(yǔ)言分析技術(shù)，如 N 元語(yǔ)法(

32、 N-gram Grammar ) 、隱馬爾科夫模 型( Hidden Markov Model ，簡(jiǎn)稱 HMM ) 、最大熵模型( Maximum Entropy Model ，簡(jiǎn)稱 ME ) 、支持向量機(jī)( Support Vector Machine ，簡(jiǎn)稱 SVM ) 、條件隨機(jī)場(chǎng)( Conditional Random Fields, 簡(jiǎn)稱 CRF )等。 這些自動(dòng)句法分析方法對(duì)于 CALL 顯然是很有價(jià)值的，很多 CALL 的學(xué)者已經(jīng)注意到 這個(gè)問(wèn)題。事實(shí)上，近年來(lái)，在 CALL 中已經(jīng)開始注意借鑒自然語(yǔ)言處理中的自動(dòng)句法分 析方法，并且發(fā)表了不少的論文。 但是，自然語(yǔ)言處

33、理的這些分析技術(shù)是針對(duì)母語(yǔ)說(shuō)話者( Native Speaker,簡(jiǎn)稱NS)的 語(yǔ)言分析而提出的， 它們一般只能分析正確的句子， 如果句子出現(xiàn)錯(cuò)誤， 這些分析技術(shù)的容 錯(cuò)能力都比較差。對(duì)于非母語(yǔ)說(shuō)話者( Non-Native Speaker ，簡(jiǎn)稱 NNS )來(lái)說(shuō)，他們?cè)诘诙? 語(yǔ)言學(xué)習(xí)中往往出現(xiàn)偏誤， 或者出現(xiàn)化石化的現(xiàn)象， 如果他們說(shuō)出的句子出現(xiàn)偏誤， 這些分 析技術(shù)就往往顯得無(wú)能為力了。因此， ICALL 有必要在這些自然語(yǔ)言分析技術(shù)的基礎(chǔ)上， 進(jìn)一步研究如何讓計(jì)算機(jī)也能夠分析 NNS 說(shuō)出的有偏誤的英語(yǔ)句子， 并指出 NNS 學(xué)習(xí)者偏 誤的所在， 以幫助他們提高對(duì)于偏誤的意識(shí)。 這

34、是 ICALL 研究的一個(gè)重要任務(wù)， 也是 ICALL 對(duì)于原有的自然語(yǔ)言處理分析技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新。 ICALL 還與 Web 有著密切的關(guān)系。我們前面說(shuō)過(guò)，多媒體( multimedia )技術(shù)能夠綜 合地處理文本、圖形、圖像、聲音等多種媒體信息，為 ICALL 中使用除了文本之外的圖形、 圖像、聲音等多種媒體信息提供的可能，使得 ICALL 能夠做到有聲有色、圖文并茂。 Web 可以進(jìn)一步為 ICALL 提供“超文本技術(shù)” ( Hypertext ) ，使得 ICALL 可以在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行。這 是 ICALL 最為突出的特點(diǎn)。 我們現(xiàn)在所指 Web就是WWW。WWW是基于Inter

35、net的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，用戶使用WWW , 可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)( Internet )訪問(wèn)存貯在世界范圍內(nèi)的 Internet 上的海量信息。 WWW 是根據(jù) “客戶端 -服務(wù)器” ( Client-Server )的模式來(lái)進(jìn)行工作的?？蛻敉ㄟ^(guò)叫做 “客戶端” ( Client ) 的程序與遠(yuǎn)程存儲(chǔ)著數(shù)據(jù)的 “服務(wù)器” (Server)連接，Web的瀏覽通過(guò)叫做 “瀏覽器” (browser)的 Client 程序來(lái)進(jìn)行(例如， Navigator, Internet Explorer 等)。Web 瀏覽器把用 戶的提問(wèn)傳送給遠(yuǎn)程的服務(wù)器搜索有關(guān)的信息，然后返回搜索到的文件，這些文件使用 HTM

36、L ( Hyper Text Makeup Language ， 超文本標(biāo)記語(yǔ)言) 書寫，最后在客戶端用戶的計(jì)算機(jī) 屏幕上顯示出來(lái)。 Web 的操作依賴于超文本文件的結(jié)構(gòu)。超文本可以讓網(wǎng)頁(yè)的作者把他們的文件與 Web 的其他文件進(jìn)行 “超鏈接” ( Hyperlink ) ，從而看到 Web 上的有關(guān)的文件。 Web 的概念最早是 Tim Berners-Lee 于 1989年提出的。 當(dāng)時(shí)他在瑞士的歐洲核研究中心 ( Centre European pour la Recherche Nucleaire, 簡(jiǎn)稱 CERN )工作，他寫了第一個(gè) WWW 的 Server 和 Clie

37、nt 程序，并且把它們叫做 World Wide Web 。 1989 年三月， Tim Berners-Lee 給 CERN 的高層領(lǐng)導(dǎo)提交了一個(gè)建議。 在這個(gè)建議中， 他分析了當(dāng)時(shí)使用的層級(jí)式信息組織方 法(hierarchical organization of information )的缺點(diǎn)， 同時(shí)又指出了基于超文本系統(tǒng) (Hypertext System)的優(yōu)點(diǎn)，初步提出了建立“分布式超文本系統(tǒng)” (Distribution Hypertext System )的 基本方法。可惜他的這個(gè)建議沒(méi)有得到 CERN 高層必要的支持。 1900 年， Berners-Lee 又再次

38、向 CERN 提出他的建議，這一次他的建議得到了 CERN 的 支持。于是， Berners-Lee 和他在 CERN 的同事們立即采用分布式超文本系統(tǒng)的思想來(lái)研究 Web,為Web將來(lái)的發(fā)展做了奠基性的工作。他們?yōu)榇搜兄屏?Web的服務(wù)器，瀏覽器，并 研制了客戶端和服務(wù)器之間的通信模型，超文本傳輸協(xié)議( HyperText Transfer Protocol ，簡(jiǎn) 稱 HTTP )，超文本標(biāo)記語(yǔ)言( HyperText Makeup Language ，簡(jiǎn)稱 HTML )，通用資源定位器 ( Universal Resources Locator ，簡(jiǎn)稱 URL ，也就是網(wǎng)址) 。 19

39、93 年 2 月，美國(guó) Illinois 大學(xué)國(guó)家超級(jí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用中心( National Center of Supercomputer Application ) 的 Marc Andereeson 和他的研究小組設(shè)計(jì)了使用 Mosaic 技術(shù)的用 戶圖形界面，并把它用來(lái)作為 Unix的Web瀏覽器，短短的幾個(gè)月之內(nèi)，Macintosh和Windows 的操作系統(tǒng)都先后使用了 Mosaic 的用戶圖形界面技術(shù)。 用戶只要點(diǎn)擊計(jì)算機(jī)屏幕上的圖形， 就可以對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行各種操作。 1994 年， Jim Clarc 與 Marc Andereeson 合作， 成立了 Mosaic Communi

40、cation 公司，后來(lái)改名為 Natscape Communication 公司，在幾個(gè)月之內(nèi)，他們就研 制出了 Natscape 的瀏覽器，并在 Web 用戶中普及。 1995 年 8 月，微軟公司公布了他們的 Web瀏覽器Internet Explorer,并向Netscape挑戰(zhàn)。從此，用戶就可以通過(guò)瀏覽器在 Web上 隨心所欲地漫游了。 Tim Berners-Lee 創(chuàng)立的 World Wide Web 以及 Mosaic 瀏覽器的出現(xiàn)，是 Web 發(fā)展歷史 上兩個(gè)最重要的事件，它們使得 Web 能夠迅速地在用戶中得到推廣和普及。 Internet 是 Web 的通信網(wǎng)絡(luò)

41、。沒(méi)有 Internet ， Web 是不可能發(fā)揮其功能的。 Internet 的前 身是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) ARPANET ，這個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是在美國(guó)國(guó)防部高等研究計(jì)劃處( Advanced Research Project Agency簡(jiǎn)稱ARPA)的支持下研制的。早在 1969年ARPANET就建成了。 1972 年， ARPANET 在計(jì)算機(jī)與通信第一次國(guó)際會(huì)議上表演， ARPA 的科學(xué)家們出色地利用 ARPANET 把處于 40 多個(gè)不同的地方的計(jì)算機(jī)連接在一起。后來(lái)，這個(gè) ARPANET 進(jìn)一步 發(fā)展成為當(dāng)今的 Internet 。 在 1973 年， Vinton Cerf 和 B

42、ob Kahn 就開始研究網(wǎng)絡(luò)協(xié)議 ( Internet Protocol ) ， 1974 年， 他們發(fā)表了《傳輸控制協(xié)議》 ( Transmission Control Protocol )的文章，正式把他們提出的協(xié) 議叫做 TCP/IP 協(xié)議( Transmission Control Protocol / Internet Protocol ) ， TCP/IP 協(xié)議可以使 的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)彼此連接起來(lái)，彼此進(jìn)行通信。但是，直到 1982 年， TCP/IP 協(xié)議才正式得到 采用， Internet 使用 TCP/IP 協(xié)議把不同網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來(lái)了。 為了有效地獲取分布在全世界網(wǎng)絡(luò)上的信息，

43、需要研制“搜索引擎” ( search engine) 。 1993年，美國(guó)Stanford大學(xué)的6個(gè)學(xué)生研制了搜索系統(tǒng) Excite; 1994年，美國(guó)Texas大學(xué)研 制了 EINet Calaxy ；同年，著名的搜索引擎 YAHOO 問(wèn)世。 1998 年， Stanford 大學(xué)的 Sergey Brim 和 Larry Page 推出了搜索引擎 Google ， 2005 年，微軟推出了搜索引擎 MSN 。 為了促進(jìn) Web 在全世界范圍內(nèi)的推廣和使用， 美國(guó)麻省理工學(xué)院 ( MIT ) 和瑞士的 CERN 在 1994 年成立了萬(wàn)維網(wǎng)協(xié)會(huì)( The World Wide Web

44、 Consortium ，簡(jiǎn)稱 W3C) ， W3C 是萬(wàn)維 網(wǎng)的國(guó)際性組織， W3C 的成立使得 Web 在國(guó)際范圍內(nèi)迅速地得到普及，幾乎每一個(gè)現(xiàn)代人 的生活和工作，都與 Web 息息相關(guān)。自 1994 年第一次 W3C 會(huì)議召開以來(lái)，每年都召開一 次 W3C 的國(guó)際會(huì)議。 90% 以上的網(wǎng)絡(luò)信息都是文本信息，它們都是以語(yǔ)言為載體的信息，這些都為 ICALL 在Web上的發(fā)展提供了非常有利的條件。使用 Web,可以在遠(yuǎn)程甚至在全世界范圍內(nèi)進(jìn)行 ICALL 的教學(xué)，使得 ICALL 如虎添翼。 三、 本書主要內(nèi)容 本書是 MULTILINGUAL MATIERS LTD 公司出版的

45、《第二語(yǔ)言習(xí)得》 ( Second Language Acquisition ) 系列叢書中專門介紹 ICALL 的專著。 根據(jù) Amazon 圖書網(wǎng)站的統(tǒng)計(jì)， 本書英文 本包括字符 572,635 個(gè)，單詞 100,914 個(gè)，句子 3939 個(gè)，每個(gè)單詞的平均音節(jié)長(zhǎng)度為 1.8 個(gè) 音節(jié)，每個(gè)句子的平均單詞數(shù)為 25.6 個(gè)單詞。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)字表明，本書的可讀性較強(qiáng)。本 書文字流暢，實(shí)例豐富，內(nèi)容通俗易懂，是一本值得向讀者推薦的好書。 作者 Marina Dodigovic 是阿拉伯聯(lián)合酋長(zhǎng)國(guó)沙加的美利堅(jiān)大學(xué) ( American University ) 的助教授，專門教授英語(yǔ)和 T

46、ESOL ( Teachers of English for Speakers of Other Languages )的 課程。 Marina Dodigovic Marina Dodigovic 曾經(jīng)做過(guò)學(xué)術(shù)英語(yǔ)和應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)的研究，又做過(guò)計(jì)算機(jī)的程序員。 她的研究興趣主要是 CALL、學(xué)術(shù)英語(yǔ)(English for Academic Purpose ,簡(jiǎn)稱EAP)、英語(yǔ)學(xué) 習(xí)者需求分析，她曾經(jīng)制作過(guò) CALL的軟件包，發(fā)表過(guò)有關(guān)論文。在本書中，她把自己在 英語(yǔ)教學(xué)和計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)中積累的各種知識(shí)結(jié)合起來(lái)， 專門討論人工智能在第二語(yǔ)言教學(xué) 中的應(yīng)用問(wèn)題。 本書從第二語(yǔ)言教學(xué)的

47、角度，介紹了人工智能在第二語(yǔ)言教學(xué)中的應(yīng)用， 特別強(qiáng)調(diào)在第 二語(yǔ)言教學(xué)中應(yīng)當(dāng)特別注意對(duì)于語(yǔ)言學(xué)習(xí)者的偏誤分析， 提高對(duì)于偏誤的意識(shí)，從而幫助學(xué) 習(xí)者糾正他們的偏誤。作者認(rèn)為，只要第二語(yǔ)言的學(xué)習(xí)者能夠認(rèn)識(shí)他們?cè)谡Z(yǔ)言學(xué)習(xí)中偏誤的 類型，系統(tǒng)地糾正他們的偏誤，并且選擇他們自己喜歡的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，那么，他們是可以 學(xué)好第二語(yǔ)言的。作者認(rèn)為，為了達(dá)到這個(gè)目的，可以使用人工智能中的研究成果，本書介 紹了 “學(xué)術(shù)英語(yǔ)智能教學(xué)系統(tǒng)”，通過(guò)實(shí)例說(shuō)明了人工智能方法對(duì)于學(xué)術(shù)英語(yǔ)教學(xué)是有效的。 本書共分6章，各章篇名全部都是疑問(wèn)句： 第一章《學(xué)習(xí)另一種語(yǔ)言是可能的嗎？》 第二章《研究在哪里停止，CALL的開發(fā)在

48、哪里開始？》 第三章《為什么使用 Web?》 第四章《計(jì)算機(jī)能夠糾正語(yǔ)言的偏誤嗎？》 第五章《怎樣研制一個(gè)人工智能語(yǔ)言教學(xué)系統(tǒng)？》 第六章《系統(tǒng)怎樣工作？》 下面，我們根據(jù)各章的順序，一一討論這些問(wèn)題。 第一章《學(xué)習(xí)另一種語(yǔ)言是可能的嗎？》討論了第二語(yǔ)言習(xí)得( Second Language Acquisition ,簡(jiǎn)稱SLA)的理論，特別是討論了中介語(yǔ)(Interlanguages)理論以及這種理論 對(duì)于SLA的啟示。 作者首先介紹了普遍語(yǔ)法( Universal Grammar ,簡(jiǎn)稱 UG )與語(yǔ)言學(xué)習(xí)(Language Learning )的理論，并討論了語(yǔ)言學(xué)習(xí)中的行

49、為主義觀點(diǎn)( behaviourist view ),語(yǔ)言學(xué)習(xí)中 的認(rèn)知方法(cognitive approach ),以及語(yǔ)言學(xué)習(xí)中的功能主義理論( functionalist theory )、 交互主義理論(interactionist theory )、社會(huì)文化學(xué)理論(sociocultural theory )和社會(huì)語(yǔ)言學(xué) 理論(sociolinguistic theory ),使得讀者對(duì)于 SLA的理論獲得鳥瞰式的認(rèn)識(shí)。 然后，本章著重介紹了 Larry Selinker 提出的中介語(yǔ)理論(interlanguage theory ) ( L. Selinker, Interl

50、anguage, International Review of Applied Linguistics , 10(3), p209-231, 1972.),分 析了中介語(yǔ)依賴于 SLA的五個(gè)中心因素：①語(yǔ)言轉(zhuǎn)換過(guò)程②第二語(yǔ)言規(guī)則的過(guò)度生成過(guò)程 ③訓(xùn)練轉(zhuǎn)換過(guò)程 ④第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)的策略 ⑤交際的策略。Selinker提出了中介語(yǔ)的獨(dú)立的語(yǔ) 法，考察了導(dǎo)致中介語(yǔ)產(chǎn)生的心理過(guò)程。中介語(yǔ)的概念來(lái)源于“化石化" (fossilisation )的 概念。所謂化石化，就是語(yǔ)言學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)一種新的語(yǔ)言的時(shí)候， 往往會(huì)建立起一個(gè)像化石 一樣頑固的化石化系統(tǒng)， 在這個(gè)化石化的系統(tǒng)中， 目標(biāo)語(yǔ)言的一些信息特征

51、或者來(lái)自學(xué)習(xí)者 的母語(yǔ)規(guī)則的影響，或者來(lái)自學(xué)習(xí)者已經(jīng)學(xué)過(guò)的某些目標(biāo)語(yǔ)規(guī)則的“過(guò)度生成” (overgeneration)或"過(guò)度簡(jiǎn)化"(oversimplifying )的影響，都會(huì)導(dǎo)致偏誤的形成，而這些 偏誤可以通過(guò)系統(tǒng)化的途徑存在于中介語(yǔ)當(dāng)中，嚴(yán)重影響第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)的效果。因此，在 SLA的過(guò)程中，學(xué)習(xí)者會(huì)形成一種介于母語(yǔ)和目標(biāo)語(yǔ)言之間的中介語(yǔ)。在中介語(yǔ)中，化石 化的現(xiàn)象是普遍存在的。 由于化石化現(xiàn)象在中介語(yǔ)中的存在， 嚴(yán)重地影響第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)的效 果，在某一段學(xué)習(xí)時(shí)間之內(nèi)，學(xué)習(xí)者似乎很難取得 SLA 的任何進(jìn)步，而總是處于停滯不前 的狀況。 N .Ellis 最新的研究表明( N.

52、 Ellis, Unconscious and conscious sources of language acquisition, The Sixth International Conference for Language Awareness , ALA2002, Umea, Sweden, 2002. ) ，影響克服 SLA 中語(yǔ)言偏誤的因素有兩個(gè)：一個(gè)是提高對(duì)于偏誤的自覺(jué)性 ( Consciousness Raising ，簡(jiǎn)稱 CR ) ，分析偏誤產(chǎn)生的原因，一個(gè)是提高對(duì)于偏誤的語(yǔ)言意 識(shí)(Language Awareness,簡(jiǎn)稱LA),時(shí)刻警惕偏誤的發(fā)生。針對(duì)化石化的現(xiàn)象，

53、如果我們 提高對(duì)于 SLA 中的偏誤的分析和警覺(jué)，及時(shí)地糾正 SLA 中的偏誤，將會(huì)大大改善 SLA 的 效果，一方面，它可以防止已經(jīng)化石化了的偏誤繼續(xù)發(fā)生，另一方面，它可以幫助學(xué)習(xí)者對(duì) 于已經(jīng)化石化的偏誤“消除化石化” ( de-fossilisation ) 。 在本章的最后，作者簡(jiǎn)單地討論了 SLA 中的人工智能方法。她指出，在 SLA 中，可以 使用人工智能的方法， 設(shè)計(jì)糾正偏誤的軟件工具， 就可以防止偏誤的發(fā)生， 消除化石化造成 的后果。 對(duì)于不熟悉 SLA 理論的讀者，閱讀本章可以增加他們對(duì)于 SLA 的理論知識(shí)。 第二章《研究在哪里停止， CALL 的開發(fā)在哪里開始

54、?》主要討論 CALL 的“研究” (research) 與 "開發(fā)" (development) 的關(guān)系。 作者分析了 CALL 研究中的各種關(guān)系，例如，研究和開發(fā)的關(guān)系，系統(tǒng)分析和系統(tǒng)評(píng) 測(cè)的關(guān)系，理論和實(shí)踐的關(guān)系， CALL 與 SLA 的關(guān)系，面向開發(fā)( development oriented )與 面向效果 ( effect oriented ) 的關(guān)系、 決策驅(qū)動(dòng) ( decision driven ) 與知識(shí)驅(qū)動(dòng) (knowledge driven ) 的關(guān)系、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)( data driven )與理論驅(qū)動(dòng)( theory driven )的關(guān)系、線性開發(fā)( line

55、ar ) 與環(huán)形開發(fā)( circular )的關(guān)系。她認(rèn)為，很難想象，一個(gè)好的 CALL 系統(tǒng)的開發(fā)工作能夠 與研究工作完全脫離開來(lái)，因此，應(yīng)該把 CALL 系統(tǒng)的開發(fā)與研究緊密地聯(lián)系在一起。 CALL 的研究可以分為“開發(fā)前的研究” ( pre-developmental research )和“開發(fā)后的研 究” ( post-developmental research )兩種。作者指出，從 CALL 的文獻(xiàn)來(lái)看，對(duì)于開發(fā)前的 研究重視不夠，很多 CALL 系統(tǒng)的開發(fā)常常忽視開發(fā)前的研究，這是應(yīng)當(dāng)引以為訓(xùn)的。 作者還指出，由于 CALL 系統(tǒng)的開發(fā)過(guò)程往往是環(huán)形的，在開發(fā)過(guò)程中

56、常常需要回過(guò) 頭來(lái)檢查原來(lái)已經(jīng)做過(guò)的工作，因此，很難在 CALL 的開發(fā)和研究之間，劃一條明確的界 限，在 CALL 中，開發(fā)和研究是密切地結(jié)合在一起的。 所有的讀者對(duì)于本章都會(huì)有興趣，不管其背景如何。 第三章《為什么使用 Web?》討論 Web在CALL中的應(yīng)用問(wèn)題。由于 Web使用超文本 和超鏈接的技術(shù)把各種不同的文本鏈接起來(lái)，又使用 HTTP 協(xié)議和 TCP/IP 協(xié)議把不同的網(wǎng) 絡(luò)聯(lián)系起來(lái)， 它正如一個(gè)無(wú)比巨大的虛擬圖書館， 其中蘊(yùn)藏著無(wú)比豐富的語(yǔ)言資源和語(yǔ)言信 息，因此 Web 是信息時(shí)代的一種新發(fā)明( innovation ) 。 作者介紹了 E. Rogers 于 1

57、983 年提出的關(guān)于新發(fā)明傳播和接受的理論( E. Rogers, Diffusion of Innovations, London, Macmillan, 1983 ) 。 E. Rogers 認(rèn)為，一種新發(fā)明要得到社會(huì) 的接受并在社會(huì)上傳播開來(lái)應(yīng)當(dāng)滿足 5 個(gè)要求： ⑴相對(duì)的優(yōu)越性(relative advantage)：它應(yīng)當(dāng)比以前的在社會(huì)上已經(jīng)存在的東西更好； ⑵兼容性(compatibility ):它應(yīng)當(dāng)與現(xiàn)存的價(jià)值觀和過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)兼容； ⑶較低的復(fù)雜性(low complexity ):它不能太復(fù)雜，應(yīng)當(dāng)便于理解和使用； ⑷易學(xué)性(triability ):它應(yīng)當(dāng)容易學(xué)習(xí)

58、； ⑸可觀察性(observability )：它的使用結(jié)果應(yīng)當(dāng)是直觀的、可以觀察到的、 。 Web 恰恰可以滿足這 5 個(gè)要求，因此， Web 很快地在 CALL 中受到普遍的歡迎。 為了從 CALL 發(fā)展到 ICALL ，作者正在研制一個(gè)叫做“學(xué)術(shù)英語(yǔ)智能教學(xué)系統(tǒng)” Intelligent Tutor of Academic English ）的課題，她把“學(xué)術(shù)英語(yǔ)智能教學(xué)系統(tǒng)”也看成一 種新發(fā)明，因此，如果“學(xué)術(shù)英語(yǔ)智能教學(xué)系統(tǒng)”使用 Web,也就可以滿足上面的 5個(gè)要 求，這樣，作為新發(fā)明的“學(xué)術(shù)英語(yǔ)智能教學(xué)系統(tǒng)”就可以得到社會(huì)的接受并且在社會(huì)上廣 泛地傳播開來(lái)。 M.

59、 Levy 提出了“以計(jì)算機(jī)為媒介的交際” （ Computer Mediated Communication ，簡(jiǎn)稱 CMC ） 的概念 （ M. Levy, Computer Assisted Language Learning, Context and Conceptualization, Oxford: Clarendon Press, 1997 ），他把 CMC 定義為“兩個(gè)或多個(gè)交際的參加者通過(guò)進(jìn)行的交 際”，CMC也是CALL的一種教學(xué)方式。顯而易見(jiàn)， CMC也可以使用 Web來(lái)進(jìn)行。 近年來(lái)， Web 和 CMC 在 CALL 中得到了普遍的使用，不僅語(yǔ)言教師使用，語(yǔ)言的學(xué)

60、習(xí) 者也使用；不僅用于遠(yuǎn)程教學(xué)，也用于面對(duì)面的教學(xué)；不僅用于課堂內(nèi)的教學(xué)，也用于課堂 外的教學(xué)；不僅用于語(yǔ)法教學(xué)，也用于詞匯教學(xué)。實(shí)踐證明， Web 和 CMC 對(duì)于提高學(xué)生的 聽(tīng)說(shuō)讀寫能力的“四會(huì)”訓(xùn)練也很有幫助。 任何背景的讀者對(duì)于本章都會(huì)有興趣。 第四章《計(jì)算機(jī)能夠糾正語(yǔ)言的偏誤嗎？》討論了自然語(yǔ)言處理技術(shù)在 CALL 使用的 可能性問(wèn)題。作者對(duì)于這個(gè)問(wèn)題給出了正面的回答，并指出了它的不足。 作者首先詳細(xì)地分析了在人工智能和自然語(yǔ)言處理研究中自然語(yǔ)言分析技術(shù)的現(xiàn)狀， 介 紹了擴(kuò)充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò) （ATN ） 、 定子句語(yǔ)法 （ DCG ）、 原則參數(shù)理論 （PPT）、 詞匯功能語(yǔ)法

61、 （ LFG） 和中心語(yǔ)驅(qū)動(dòng)的短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法（ HPSG ）等自然語(yǔ)言分析技術(shù)的基本原理以及它們?cè)?CALL 中的應(yīng)用情況，還介紹了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在 CALL 的口語(yǔ)教學(xué)中的應(yīng)用情況。作者指出，這 些自然語(yǔ)言處理中使用的技術(shù)， 都或多或少地忽視了對(duì)于語(yǔ)言中偏誤的處理。 那些所謂 “基 于規(guī)則”的分析技術(shù)，它們的“規(guī)則”中很少有能夠識(shí)別語(yǔ)言偏誤的規(guī)則，而那些“基于概 率”的分析技術(shù)，也不能準(zhǔn)確地識(shí)別出語(yǔ)言中的偏誤，因此，盡管在 CALL 中使用了自然 語(yǔ)言的各種分析技術(shù)，事實(shí)上并不能給第二語(yǔ)言教學(xué)提供切實(shí)有效的“反饋” （ feedback） ， 從而準(zhǔn)確地指出學(xué)習(xí)者的偏誤，并改善第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)

62、的效果。這是 CALL 教學(xué)中的一個(gè)嚴(yán) 重問(wèn)題，產(chǎn)生這個(gè)問(wèn)題的根本原因在于，在 CALL 中使用的這些分析技術(shù)都是針對(duì)母語(yǔ)說(shuō) 話者（NS）的，而不是針對(duì)非母語(yǔ)說(shuō)話者（ NNS）的。 作者強(qiáng)調(diào)地說(shuō)明， 適合第二語(yǔ)言教學(xué)的自然語(yǔ)言自動(dòng)分析技術(shù)必須能夠發(fā)現(xiàn)并糾正語(yǔ)言 學(xué)習(xí)中的偏誤。這樣的分析技術(shù)必須根據(jù) NNS 語(yǔ)言學(xué)習(xí)者的中介語(yǔ)來(lái)訓(xùn)練。只有根據(jù) NNS 語(yǔ)言學(xué)習(xí)者中介語(yǔ)訓(xùn)練出來(lái)的分析技術(shù)，才有能力識(shí)別 NNS 語(yǔ)言學(xué)習(xí)者的語(yǔ)言偏誤，并以 適當(dāng)?shù)姆绞浇o學(xué)習(xí)者提出糾正偏誤的建議。另外，智能計(jì)算機(jī)還能夠評(píng)測(cè) NNS 語(yǔ)言學(xué)習(xí)者 的寫作和說(shuō)話能力。 本書作者一直致力于研究如何使用計(jì)算機(jī)來(lái)糾正 N

63、NS 語(yǔ)言學(xué)習(xí)者偏誤， 為此，她研制了“學(xué)術(shù)英語(yǔ)智能教學(xué)系統(tǒng)” （ Intelligent Tutor of Academic English ）。 本章內(nèi)容豐富，不僅對(duì)于那些熟悉語(yǔ)言教學(xué)但不熟悉人工智能的讀者會(huì)有幫助，而且， 對(duì)于那些熟悉人工智能但不熟悉語(yǔ)言教學(xué)的讀者也會(huì)大有裨益。 第五章 《怎樣研制一個(gè)人工智能語(yǔ)言教學(xué)系統(tǒng)？》 是本書的重點(diǎn)內(nèi)容， 討論了人工智能 語(yǔ)言教學(xué)系統(tǒng)研制中的基本問(wèn)題。人工智能寫作教學(xué)程序可以很好地處理不同學(xué)習(xí)者的差 別， 這樣的程序要充分地考慮了學(xué)習(xí)者的個(gè)人特點(diǎn)、 他們各自的學(xué)習(xí)風(fēng)格、 他們?cè)诘诙Z(yǔ)言 或外語(yǔ)學(xué)習(xí)環(huán)境下容易產(chǎn)生的各種典型的偏誤。 這樣一來(lái)，

64、 每一個(gè)學(xué)習(xí)者就能夠采用適合他 們特點(diǎn)的不同的學(xué)習(xí)策略來(lái)進(jìn)行個(gè)性化的學(xué)習(xí)， 這對(duì)于他們的語(yǔ)言習(xí)得是非常有幫助的。 為 了研制這樣的程序， 需要做一些前導(dǎo)性的研究工作， 因此， 本章還討論了學(xué)習(xí)者風(fēng)格的研究， 教學(xué)中目標(biāo)語(yǔ)言的研究，學(xué)習(xí)者的中介語(yǔ)的研究等問(wèn)題。作者認(rèn)為，在目前的背景之下，人 工智能語(yǔ)言教學(xué)系統(tǒng)的目標(biāo)語(yǔ)言應(yīng)當(dāng)是學(xué)術(shù)英語(yǔ)（ Academic English ） ，因此，人工智能語(yǔ)言 教學(xué)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者應(yīng)當(dāng)是 EAP 學(xué)習(xí)者，作者以符號(hào)學(xué)為理論框架，對(duì)于學(xué)術(shù)英語(yǔ)進(jìn)行了理 論上的探討。 作者使用一種叫做 SICSTUS PROLOG 的程序語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了學(xué)術(shù)英語(yǔ)智能教學(xué)系統(tǒng)， 本章

65、給出了有關(guān)的研究數(shù)據(jù)和實(shí)例。 例如， 人工智能語(yǔ)言教學(xué)系統(tǒng)用英語(yǔ)就關(guān)于瘧疾的醫(yī)學(xué)問(wèn)題向?qū)W生提問(wèn)， 要求學(xué)生用英 語(yǔ)做出正確的回答。 系統(tǒng)問(wèn)： Malaria can be a terminal disease. What does malaria cause? （瘧疾是一種致命的疾病。瘧疾會(huì)引起什么后果？） 學(xué)生回答： Malaria causes a die. 這是一個(gè)錯(cuò)誤的句子，沒(méi)有使用名詞 death 而錯(cuò)誤地使用了動(dòng)詞 die 。名詞和動(dòng)詞無(wú)清 楚的分別，這是一些 NNS 學(xué)生常出現(xiàn)的偏誤，一般說(shuō)來(lái)，在這些 NNS 學(xué)生的母語(yǔ)中，動(dòng)詞 和名詞的區(qū)分不是涇渭分明的。于是，系

66、統(tǒng)根據(jù)這些 NNS 學(xué)生的偏誤特點(diǎn)，指出學(xué)生的回 答有錯(cuò)誤： 系統(tǒng)說(shuō)： Sorry, that was incorrect. You can try another version or get a hint. （對(duì)不起，這是錯(cuò)誤的。你可以作另外的回答，或者要求提示。 ） 然后，系統(tǒng)根據(jù)這一類的偏誤，舉出 causes之后帶名詞賓語(yǔ)的例子，給出如下的提示： You need a sentence pattern like this: Malaria causes eOth亡） 在這個(gè)句子里，作為 causes賓語(yǔ)的應(yīng)當(dāng)是名詞 death,而不是動(dòng)詞die。 為了讓學(xué)生深刻地理解他們的偏誤以及這一類句子的結(jié)構(gòu)規(guī)律，系統(tǒng)進(jìn)一步做出反饋， 對(duì)于正確回答的句子進(jìn)行自動(dòng)句法分析， 給出表示分析結(jié)果的層級(jí)結(jié)構(gòu)以及每一個(gè)單詞的有 關(guān)特征和特征值： Structure of your phrase: Malaria causes death （瘧疾引起死亡） Sentence: np: det: [ _ ] n: malaria [sg, 3, nomin] vp :