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語言學與智能制造的跨學科探索 ——基于力學理論的動詞語義分析研究
2019年04月18日 10:59 來源:中國社會科學網-中國社會科學報 作者:史曼 字號

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  語義是人類認知的基礎。無論是研究傳統的語言學問題,還是研究智能時代的自然語言處理等問題,語義分析都至關重要。在認知科學、計算機科學、人工智能等迅猛發展的背景下,語言學采用自然科學要素和研究方法的趨勢正在日益增強,而動詞的語義分析方法更需客觀的、形式化的、可計算的表達方式。筆者擬基于力學理論,將規范的運動學方法引入語義結構分析,參照客觀標準形式化表述動詞語義。該方法不僅有助于解決語言學本體問題,而且可順應智能時代的發展,使相關研究成果應用于智能制造。在很大程度上說,這或許是語言學與工業應用結合的有益嘗試。

  語義分析離不開客觀基準和形式化描述

  在語言學研究領域,詞匯語義研究的重要性與日俱增。其中,描述手部動作的手部動詞是語言中典型的基本動詞,被廣泛研究。手部動作是人類社會重要而普遍的日常活動,是影響人類語言與認知的重要活動,與我們的日常生活息息相關,使用頻率極高。手部動詞語義研究與動詞的分類、構詞、認知等問題密切相關,且在語言學習、處理和表征等方面有著重要作用。另外,其使用的廣泛性、復雜性以及民族性等特點,也使手部動詞的跨語言對比研究呈現很大的必要性。

  漢語中單音節手部動詞比較豐富,約有200個,占單音節動詞總數的近一半。限于篇幅,這里僅以切割類手部動詞為例進行說明。漢語中與手部有關的單音節切割類動詞有幾十個,如“切、剁、砍、斬、割、削、剃、刮、劈、剖、鋸、鑿、剪、撕、扯、剝、折、摘、掰、錘、砸”等。

  那么,在各語言內部,不同手部動詞之間的語義差異是什么?不同語言關于手部動作的詞匯化有何異同?這些手部動詞有無相似的句法特征?語言學領域的諸類問題都需要對手部動詞的語義進行精準分析。目前語言學領域的語義分析主要有義素分析法、自然語義元語言分析法、概念結構分析法等。這幾種方法均致力于原始語義成分的研究,沿用了語義分解的方法。這些原始語義成分分析多基于主觀標準,語義描述缺乏客觀驗證和形式化表達,不同研究者判斷標準不一,對動詞語義描述出現分歧。因此,動詞的語義分析亟須基于客觀基準的判斷以及形式化描述。

  跨學科研究方法可精準分析語義

  語言學是一門介于人文社會科學和自然科學之間的科學,隨著科技的發展,語言學的跨學科傾向日益增強。筆者認為,關于手部動詞的語義分析,可借助運動學、力學理論進行客觀描述。這一結合也得到認知語言學相關理論的支持:認知語言學認為,語義是基于人類的身體經驗的。人類的身體經驗源于人類自身的感覺動力器官或大腦與客觀世界間的相互作用,所有這些相互作用都離不開“力”。

  我們依然選取手部動詞中的切割類動詞,基于力學對其語義進行分析。切割事件表達的是工具與物體之間的相對運動,而在運動學框架下,切割類動詞的語義特征包含以下三個要素:工具與(被切割)對象間的接觸特征、工具的速度矢量和工具的力矢量。

  工具工作面與對象的接觸區域形狀多種多樣,但其最根本的特征區別在于接觸區域的維度,具體包括: 0維,點接觸,例如“刺、戳”等; 1維,線接觸,例如“切、割”等;2維,面接觸,例如“壓、錘”等。

  工具與對象間的相對速度是動作樣態的核心,而其描述包含了速度的方向和大小。速度方向的參考基準由三個軸向構成,分別是與被切對象表面垂直的方向(對象軸)、與工具工作面垂直的軸向(工具軸)以及(線接觸條件下)沿接觸線的軸向(割線軸)。例如:“切”的工具速度方向與對象軸平行,“割”與割線軸平行,“削”與對象軸垂直且與工具軸平行,而“刮”同時與對象軸和工具軸垂直,等等。速度大小是以接觸發生時刻為基準的描述。例如,“切”在接觸發生時刻的速度大小為0,而“砍”的速度則大于0,等等。

  除工具相對于對象的運動外,單純的作用力也會產生切割的結果。工具對物體的作用力可分為平移力及旋轉力矩兩部分,分別為:平移力大于0,例如“拉”“拽”“撕”等;旋轉力矩大于0,例如“掰”“扭”“折”等。

  以上簡單介紹了利用接觸維數、速度矢量及力矢量等要素描述切割類手部動詞語義的方法。上述語義要素基于經典力學,因此該方法有著堅實的理論基礎,且其驗證易于實施,并存在客觀判斷標準,可簡潔且高度形式化地描述動詞語義。

  基于力學的動詞語義分析方法,可為動詞的語言類型學研究、語義句法接口問題等語言本體研究提供新的研究視角。同時,該描述方法也會為機器人的智能操作提供理論指導和運動軌跡描述。我們引入自然科學的研究方法探析語言學內部問題,可為解決工程技術領域的問題提供借鑒。

  精準化語義分析提升智能機器人性能

  陳平在《中國語言學的過去、現在與未來》中指出,語言學與社會科學、人文科學、自然科學有著密切聯系,不同學科交接或共同覆蓋的領域最有希望產生富于理論和應用價值的研究成果。手部動詞的語義分析則可認為是語言學與智能操作的一個共同課題。

  近年來,人工智能及智能制造迅猛發展。隨著機器人成本的急劇下降,以機器人裝備提升傳統勞動力密集型產業,提高制造過程的智能水平,成為中國制造業產業升級和參與全球競爭的必然選擇。智能機器的一個核心問題便是操作。目前用于機器人操作的是經典解析方法和深度學習方法,但這些方法都存在缺陷,嚴重制約了機器人的進一步普及,成為了當前工業機器人產業應用的核心瓶頸之一。與機器人相比,人類的手部操作技術是百萬年進化和實踐的杰作,并直接推動了人類語言的形成。相應地,在人類的語言中,描述手部動作的“手部動詞”包含了豐富的信息,人類會根據上述手部動詞的語義復現相應的動作,而機器人卻不具備這一能力。從某種程度上說,如今的機器人就如同工業革命早期的文盲工人——勤奮、廉價但只能手把手地教育。如果能用人類的語言知識為機器人“掃盲”,使其理解手部動詞的語義,將有助于提升機器人的操作能力。

  然而,當前機器人領域利用語言學理論的研究主要面向人機對話,其主要研究領域是自然語言處理、識別語義。目前,利用語言學知識指導機器人智能操作的研究尚未受到足夠重視。同樣,在語言學研究領域,迄今的研究多為語言學本體研究,與自然科學的交叉研究也多面向自然語言處理,尚未出現與工業應用結合的研究。

  那么,如何利用語言學的語義分析指導機器人操作?機器人在執行動作時,需要將動詞還原為動作,但現有語言學領域的語義分析方法難以精細、定量地描述動作過程的關鍵因素,而機器人學領域缺乏精準的語義分析方法。若將上述規范的運動學方法引入語義結構分析,形式化且精細地描寫手部動詞的語義,利用語言學知識還原手部動詞的對應動作,則可將語言學領域的語義結構分析用于指導機器人操作。具體而言,即在收集手部動詞數據基礎上,結合規范的運動學方法析取動詞的語義特征,并將其參數化,創建面向智能機器人操作的手部動詞語義結構庫,為智能機器人操作提供運動軌跡。

  語言學與工業應用結合有廣闊前景

  周建設、張文彥在《智能時代的語言學研究》一文中指出,如何在智能時代特色下開展語言學研究,是當今語言學者無法回避的問題。在人工智能席卷社會各個領域的技術浪潮下,語言學也無法置身事外。

  在智能機器人迅速普及的時代背景下,語言學研究不僅可以解決語言本體問題、自然語言信息處理問題(理解語言),還可以指導機器人的實際操作(理解語言并執行動作)。語言學與工業應用發展是交錯遞進的,與自然科學及技術學結合的語言學,其學術和社會意義重大,但尚未得到足夠重視。二者本應緊密結合,而在現實中卻存在脫節問題,許多語言學領域的理論在工業中的應用依然有限。作為語言學與工業應用交叉學科研究的一次重要嘗試,相關研究應為詞匯語義學的分析方法提供新的視角,并進一步提高工業機器人的自動化水平和應用范圍。

 

  (本文系國家社科基金項目“致使交替現象的漢日對比研究”(18CYY056)階段性成果)

  (作者單位:陜西師范大學外國語學院)

作者簡介

姓名:史曼 工作單位:陜西師范大學外國語學院

課題:

本文系國家社科基金項目“致使交替現象的漢日對比研究”(18CYY056)階段性成果

轉載請注明來源:中國社會科學網 (責編:齊澤垚)
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