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随着计算机技术的发展，自然语言处理逐渐成为语言学的重要应用领域。由于语言学知识通常以自然语言表述，需要采用形式化的方法重新表示，以便计算机能够识别和处理。因此，知识表示便成为语言学和计算机科学共同关注的前沿课题。在这一背景下，本书对系统功能语言学的知识表示进行了跨学科的研究。本书的主要内容包括：

1. 按照时间顺序，依次考察系统功能语言学在机器翻译（包括机器词典）、自然语言生成、以及多模态语料库中的应用情况。
2. 在此基础上，总结系统功能语言学在实际应用中所采用的知识表示方法。
3. 对其中最常用的知识表示方法——系统网络，评估其在表示能力和实现方面的局限，并基于系统论和计算机技术的最新进展，提出了一种复杂系统网络型式。

本书适合语言学专业的博士生、硕士生以及对该领域感兴趣的学者参考阅读。

系统功能语言学在自然语言处理中的知识表示研究

系统功能语言学是一门适用语言学，自诞生以来就开始探索如何应用于计算语言学，并在实践中不断丰富和发展自己的理论。该理论起源于阶与范畴语法的研究（Halliday，1961）。Halliday早期就利用“阶”与“范畴”的概念对机器翻译和机器词典的语言学原理进行了初步探索，并提出了“同义词词库法”（Halliday和Webster，2007：641）。20世纪60年代，Henrici基于Halliday的系统思想开发了一个计算机程序，能够自动选择系统网络中的不同选项（Matthiessen & Bateman，1991：18）。1972年，Winograd设计了一个自然语言处理系统——SHRDULE，首次采用Halliday的系统语法建立了较为全面的英语语法。此后20年间，一系列基于系统功能语言学的语篇生成系统相继出现，如PROTEUS、PENMAN、SLANG、COMMUNAL等。

进入20世纪90年代后，系统功能语言学不仅在语料库语言学的研究中得到广泛应用，还促进了多模态语料库的构建。与此同时，Halliday还开展了口语语料库的研究。Bateman、Baldry等学者进一步研究了多模态语料库的构建，成为系统功能语言学在当代自然语言处理应用研究中的重要趋势。

总之，系统功能语言学在计算机发展的各个关键时期都发挥了积极作用，特别是在机器翻译和机器词典、自然语言生成、以及多模态语料库等方面的应用，与计算语言学的发展趋势高度一致。因此，计算语言学是系统功能语言学的一个重要应用领域，而系统功能语言学的应用也反过来深刻影响了计算语言学的发展轨迹，并推动了其理论建设，尤其是在形式化研究方面。

研究内容与方法

本书聚焦于如何利用系统功能语言学理论在自然语言处理中进行知识表示，即采用形式化方法重新表示语言学知识，以便计算机识别和处理。本书采用跨学科的研究方法，通过文献法梳理系统功能语言学在自然语言处理主要领域的应用情况，并采用形式化方法探讨知识表示方法。

研究结论

本书首次全面、系统地研究了系统功能语言学在自然语言处理中的应用情况及相关的知识表示方法，纠正了人们对系统功能语言学的一些误解，并展示了该理论与计算语言学的发展轨迹。这有助于更好地理解Halliday等人在众多语言学理论中的选择依据。

目录概览

• 第1章 绪论：介绍研究背景、意义及国内外研究现状。
• 第2章 机器翻译和机器词典中的知识表示方法：探讨Halliday的机器翻译观及机器词典编纂方法。
• 第3章 语篇生成系统中的知识表示方法：详细介绍了几个典型的语篇生成系统及其特点。
• 第4章 多模态语料库中的知识表示方法：探讨了多模态语料库的构建及其应用。
• 第5章 系统网络表示法及其改进途径：评估了系统网络表示法的优缺点，并提出了改进方案。
• 第6章 结论：总结研究成果及未来研究方向。

作者简介

本书由李学宁、李向明和宋孟洪三位学者合作编写。他们分别在系统功能语言学、计算语言学及外语教学等领域拥有丰富的研究经验和成果。