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计算机自动破译古代语言

  当时伦敦时报高等教育补编的文学编辑安德鲁罗宾逊在其2002年出版的“ 失落的语言”一书中宣称,“成功的考古学解读已经证明需要逻辑和直觉的综合......计算机不能(并且可能不能)拥有。“

  Regina Barzilay是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的副教授,Ben Snyder是她实验室的研究生,南加州大学的Kevin Knight亲自接受了这一说法。在下个月瑞典计算语言学协会年会上,他们将发表一篇关于新计算机系统的论文,该系统在几个小时内破译了大部分古代闪族语Ugaritic。除了帮助考古学家破译迄今为止抵制其努力的八种左右的古老语言之外,这项工作还可以帮助扩展自动翻译系统(如谷歌翻译)可以处理的语言数量。

  为了复制罗宾逊认为会逃避计算机的“直觉”,研究人员的软件做了几个假设。首先,被破译的语言与其他语言密切相关:在Ugaritic案例中,研究人员选择了希伯来语。接下来是将一种语言的字母表映射到另一种语言的字母表的系统方法,并且相关符号将在两种语言中以相似的频率出现。

  该系统在单词的层面上做出了类似的假设:语言应至少具有一些同源词,或具有共享词根的词,如法语和西班牙语中的main和mano,或者homme和hombre。最后,系统假定部分单词的类似映射。例如,像“重载”这样的词有前缀 - “over” - 和后缀 - “ing”。系统会预期语言中的其他单词将以“over”或后缀“ing”为特征。或两者兼而有之,另一种语言中的“超载” - 比如法语中的“附加费” - 将具有类似的三部分结构。

  系统互相播放这些不同级别的对应关系。例如,它可能会开始出现一些字母映射的竞争假设,完全基于符号频率 - 将一种语言频繁出现的符号映射到另一种语言频繁出现的符号。使用人工智能研究中常见的一种概率模型,然后确定哪些映射似乎已经识别出一组一致的后缀和前缀。在此基础上,它可以在单词层面寻找对应关系,反过来,这些可以帮助它改进其字母映射。“我们对数据进行了数百次,数千次迭代,”斯奈德说,“每一次,我们的猜测都有更高的概率,

  Ugaritic已被破译:否则,研究人员将无法评估其系统的性能。Ugaritic字母表有30个字母,系统正确地将29个字母映射到他们的希伯来语字母。Ugaritic中约有三分之一的词语具有希伯来语同源词,其中,该系统正确识别出60%。“那些不正确的,往往只是一个字母不正确,所以他们往往是非常好的猜测,”斯奈德说。

  此外,他指出,系统目前不使用任何上下文信息来解决歧义。例如,“房子”和“女儿”的乌加里语单词拼写方式相同,但他们的希伯来语不是。虽然系统可能偶尔会让它们混淆,但人类解密者可以很容易地从背景中分辨出预期的内容。

  尽管如此,安德鲁罗宾逊仍然持怀疑态度。“如果作者认为他们的方法最终会导致计算机化的自动解密当前未解密的脚本,”他在一封电子邮件中写道,“那么我担心我的论文并不完全被说服。”研究人员他说,这种做法预先假定要破译的语言有一个字母表,可以映射到已知语言的字母表中 - “对于任何重要的剩余未破解的脚本,这几乎肯定不是这种情况,”罗宾逊写道。他认为,它还假设一个字符或单词的结束和另一个字符的开头很明显,而许多破译和未解密的脚本则不然。

  “每种语言都有自己的挑战,”Barzilay表示赞同。“最有可能的是,一个成功的解密将要求人们根据语言的特点来调整方法。”但是,她指出,Ugaritic的解密需要数年时间并且依赖于一些快乐的巧合 - 例如发现了一个具有斧头的斧头Ugaritic上写着“ax”这个词。“我们系统的输出将使流程的数量级缩短,”她说。

  事实上,Snyder和Barzilay并不认为他们用Knight设计的系统会取代人类的解密者。“但它是一个强大的工具,可以帮助人类的解密过程,”巴兹莱说。此外,它的变体还可以帮助扩展翻译软件的多功能性。许多在线翻译人员依靠对并行文本的分析来确定单词对应关系:例如,他们可能会通过收集的伏尔泰,巴尔扎克,普鲁斯特和其他一些作家的作品,包括英语和法语,寻找一致的映射。话。“这就是统计翻译系统在过去25年中的运作方式,”奈特说。

  但并非所有语言都有如此详尽的翻译文献:目前,斯奈德指出,谷歌翻译仅适用于57种语言。解密系统中使用的技术可以用于帮助构建数千种其他语言的词典。“技术非常相似,”从事机器翻译工作的奈特说。“他们互相喂食。

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