语言信息处理与汉语知识研讨会，2010/5/29-30，北京语言大学 从语料库中挖掘知识 Mining Know ledge from Corpus 冯志伟 提要：本文主要介绍中国传媒大学依存树库研究团队从依存树库中获取语言学知识的一些工作，如，汉语名词语法功能的研究，2 0 种语言中心词居前与中心词居后的分布研究，汉语复杂网络的研究。这些工作都是在汉语依存树库的基础上进行的。本文也简要地介绍了国外从语料库中获取非语言学知识的研究。 20世纪90年代以前，从事计算语言学系统开发的绝大多数学者，都把自己的目的局限于某个十分狭窄的专业领域之中，他们采用的主流技术是基于规则的句法-语义分析，尽管这些应用系统在某些受限的“子语言”（sub-language）中也曾经获得一定程度的成功，但是，要想进一步扩大这些系统的覆盖面，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程度上发生的巨大变化，系统在如何获取、表示和管理知识等基本问题上，不得不另辟蹊径。这样，就提出了大规模真实文本的自动处理问题。1990年8月在芬兰赫尔辛基举行的第13届国际计算语言学会议（即COLING'90）为会前讲座确定的主题是：“处理大规模真实文本的理论、方法和工具”，这说明，实现大规模真实文本的处理将是计算语言学在今后一个相当长的时期内的战略目标。为了实现战略目标的转移，需要在理论、方法和工具等方面实行重大的革新。1992年6月在加拿大蒙特利尔举行的第四届机器翻译的理论与方法国际会议（TMI-92）上，宣布会议的主题是“机器翻译中的经验主义和理性主义的方法”。所谓“理性主义”，就是指以生成语言学为基础的方法，所谓“经验主义”，就是指以大规模语料库的分析为基础的方法。从中可以看出当前计算语言学关注的焦点。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。随着人们对大规模真实文本处理的日益关注，越来越多的学者认识到，基于语料库的分析方法（即经验主义的方法）至少是对基于规则的分析方法（即理性主义的方法）的一个重要补充。因为从“大规模”和“真实”这两个因素来考察，语料库才是最理想的语言知识资源。但是，要想使语料库名符其实地成为自然语言的知识库，就有必要首先对语料库中的语料进行自动标注，使之由“生语料”变成“熟语料”，以便于...
