美军国防语言研究的主要方向和特色,应用语言学论文.docx

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1、美军国防语言研究的主要方向和特色,应用语言学论文随着我们国家综合国力的提升和国家利益的拓展,语言能力日益成为实力的重要组成部分。 在情报整编、反恐维稳、国际合作等众多事务中,语言能力的高低已经成为影响甚至决定战斗力的重要因素。作为语言能力建设起步较早的国家,美国在语言政策的制定与施行、语种的统筹和规划、语言人才的储备与管理、语言研究的引导与支持等方面有很多经历体验值得我们借鉴。然而,以往国内学者在讨论美军语言能力时,主要集中研究美国的国防语言战略,却较少关注语言研究在推动美军语言能力中发挥的重要作用。针对这种情况,本文将通过分析美国军方赞助的语言研究项目,梳理美军国防语言研究的主要方向和特色,

2、以期对我军语言能力建设提供借鉴。 一、研究方式方法 (一)数据来源 本研究所用数据来自于美国国防科技情报中心(The Defense Technical Information Center,简称DTIC)。该中心从属于美国国防部,是美国最大的国防信息服务机构,其潜在用户为美国国防部工作人员以及与国防部合作的承包商、大学和研究所。该中心收录了与国防科技相关的各类资料和数据,包括技术报告、项目进展报告、学位论文、以下为参考文献等,华而不实部分非密级信息面向公众开放。通过分析该中心收录的科研项目信息,能够较全面地揭示美军对现实语言需求的认知与把握,以及美军语言研究的主要方向和应用领域。 (二)数据

3、处理 我们以language、linguistic和linguistics作为本文关键词语,在美国国防科技情报中心数据库中检索出所有与语言相关的研究报告,共1990篇。出于保密等考虑,该数据库仅公开华而不实1000条数据信息。这会在一定程度上影响分析结果的全面性,但并不阻碍我们针对总体趋势进行探寻求索性的分析。 每一条数据信息主要包括下面内容:报告编号(Accession Number)、题目(Title)、报告类别(Descriptive Note)、作者单位 (Corporate Au-thor)、作者姓名 (Personal Author)、报告日期(Report Date)、报告内容摘

4、要(Abstract)、本文关键词语(De-scriptors)、学科类别(Subject Categories)。我们将以上信息逐条拷贝下来,组成本研究的基础数据。需要指出的是,部分年代较为长远的研究报告,在数据库中仍然以PDF格式存储,需要我们手工将华而不实的关键信息摘取出来。在数据收集经过中,我们发现1000篇文献有一定的重复。去除重复数据后,共得到821条数据,数据的年代最早是上世 纪60年代,它们组成了本研究的数据来源。 (三)数据分析 本研究主要采用聚类分析的方式方法,将所收集的文献数据分成若干代表不同研究领域的子集。 在聚类之前,首先对文本进行了预处理,主要包括停用词过滤、词形复

5、原、矩阵生成等步骤。然后,利用CLUTO工具进行自动聚类。参照Zhao Karypis,本研究采用的是重复二分法(repeatedbisection)和h2判别标准作为聚类分析的基本算法组合。在经过若干次比对后,我们最终将聚类数目定为12。 根据聚类质量由高到低,表1列出了12个聚类的基本信息,分别是聚类编号、文本数目、内部类似度、内部类似度标准差、外部类似度、外部类似度标准差。 二、研究结果 在文本聚类后,我们对各聚类的项目内容摘要逐一仔细研读,以总结美军语言研究的主要方向和特点。在梳理经过中,我们发现聚类0和聚类9的研究内容高度类似,因而将其合并。聚类8中的研究项目主要是关于计算机编译语言

6、,我们以为该聚类不属于语言研究的范畴,因而将其剔除。 最终,我们得到了代表下面10个研究方向的项目聚类。 (一)语音辨别研究 (聚类0和聚类9)美国军方早在上世纪60年代以前就开场赞助有关语音辨别的研究。 1974年兰德公司的一份项目报告,就已经对语音辨别技术的应用前景表示足够的乐观。1960年代的语音辨别研究,主要关注的是语音信号的辨别,即语音信号向对应语言符号的转换。研究者从发声学、音位学、声学、听觉语音学等多个角度对英语、俄语、德语、汉语、日语、朝鲜语等多种语言的语音特征进行描绘叙述和分析。1970年代,语音辨别已经从语音信号的辨别发展到语音意义的理解上。自然语言处理技术(如词性标注、句

7、法分析等)开场更多地融入语音辨别研究中。 1980年代,正如兰德公司的预测,语音辨别技术已经开场应用到众多军事领域,各研究机构和大学相继开发出牵涉语音辨别技术的人机交互系统,如IBM公司的MASTOR系统(语音翻译系统)、卡耐基梅隆大学的SPHINX系统、麻省理工学院的VOYAGER系统、SRI国际公司的ATIS系统(Air Travel Information Sys-tem)等。 1990年代,基于统计的方式方法开场在语音辨别研究中广泛应用。2000年以后,几乎所有受军方赞助的语音辨别项目都与语音数据库建设有关。研究者们意识到,缺乏基础语音数据库,尤其是在特殊条件下或面 向 特殊用 途 的

8、语音数据库,严重制约了语音辨别技术的发展。 (二)语言、文化与区域知识研究(聚类1)上世纪60年代,美国国防分析研究院的一份报告阐述了美军在越 南 战场上 遇 到的语言问题。 此后20年间,没有在美国国防科技情报中心的公开数据中发现类似的研究报告。 1980年代末至1990年代初,陆军行为及社会科学研究所和陆军战争学院针对语言能力建设提出了很多建设性的意见,如提高全体人员的语言意识、建立语言学习奖励机制、追踪人员语言水平、开展不间断语言评测等。这些建议基本都成为了日后美国国防语言政策的重要组成部分。 2000年以后, 9.11事件 和反恐战争促使美军愈加重视语言能力建设,同时文化能力被赋予了与

9、语言能力同等重要的地位。 2007年,陆军指挥参谋学院的一份报告指出,国防语言变革道路图(Defense Language Transfor-mation Roadmap)和美国国防部章连贯问题。 2000年以后,白话人机对话系统的开发,以及人机对话系统的鲁棒性、可移植性等问题陆续成为该领域关注的焦点。 (九)认知语义研究(聚类10) 与聚类4类似,该聚类的主要目的也是让计算机能够理解和处理自然语言。但该领域的研究重心是语义的形式表征,而不是语法的形式分析。 研究者们关注的是怎样使用计算机可处理的物理符号来表征抽象的语义知识。由于语义的复杂性,该领域是一个牵涉心理学、认知科学、计算机科学、语言

10、学、哲学等众多学科的穿插领域。研究者们大量借鉴相关学科的研究成果,提出了一大批语义表征模型,如1960年代的语义网络模型,1970年代的概念依存语法、优选语义学、个人因果律理论、HOS理论、语言记忆系统形式化模型,1980年代的联通理论,1990年代的构造建造框架理论、模糊语义学,2000年以后的ACT-R理论、社会网络分析、双反响理论等。从研究对象来看,该领域关注各种特殊语言现象的概念表征问题,如隐喻、语用、信念、空间、时间、因果关系、花园途径现象、指示代词、名词短语、动词元语义等。 2000年以后,语义表征的对象开场从语言拓展到图像、事件、人类行为、社会行为、组织演变、动态信息系统等,研究

11、的重心也开场从静态的语言理解向动态的系统模拟转变。 (十)信息检索研究(聚类11) 该领域研究以信息检索为主,但也牵涉信息的加工、管理和应用。1960年代,信息检索的对象多是构造化的信息,如某种特定的情报信息、地理位置信息、海事信息等。1970年代,在国防高级研究计划局的高级命令与控制构造试验平台项目中,信息处理技术开场应用于海军指挥控制系统。 1980年代,信息检索技术开场应用在一些愈加高级的复杂系统中,如麻省理工学院的自动问答系统、杰伊科公司的自动内容摘要系统、优利国防系统公司的PUNDIT自然语言处理系统、南加州大学的Penn系统等。这些系统融合了信息检索、机器翻译、自然语言生成等技术,

12、目的是为了实现决策支持的快速性和准确性。 1990年代,针对多媒体资源的信息检索逐步成为热门,如视频信息检索、图片信息检索、电视新闻检索、图表检索等。2000年以后,跨语言检索、多文本内容摘要、图像自动标注、话题发现与追踪等热门研究都牵涉信息检索的问题。除此之外,信息系统的互操作性、语义网、语义搜索引擎等问题,也开场成为研究重点。 三、美国国防语言研究的特点与启示 (一)紧跟学术前沿 美国军事语言研究的10个领域,均展现出了较为清楚明晰的发展脉络,以及与相关学科领域的严密联络。这具体表现出出了美国军方对学术前沿的长期关注和准确把握。获得军方赞助的很多研究,都属于相关学科领域的标志性成果,例如乔

13、姆斯基的 转换生成语法 、威尔克斯的 优选语义学 、BBN公司研发的世界上第一个智能辅助教学系统Scholar、卡耐基梅隆大学研发的世界上第一个基于统计模型的语音辨别系统Sphinx等。同时,相关学科领域的最新研究成果,也不断应用于军事领域。例如,近年来兴起的 大数据 、 社会网络 、 认知计算 等研究前沿在2000年以后军方赞助的多个领域都有直接具体表现出。除此之外,美国军方还通过 设立具有前瞻性的大型项目,如TIP-STER文本处 理计划、惊奇语言计划 (SurpriseLanguage Project)、多语言自动记录分类分析和翻译 项 目 (The Multilingual Autom

14、atic Docu-mentation Classification,Analysis and Transla-tion,简 称MADCAT)、下一代航空运输系统(Next Generation Air Transportation System,简称NextGen)等,来引导科研走向、会聚优势科研气力。对某一领域的持续关注和支持,也使得美国军方的技术优势得以保持。以美国军方近半个世纪以来赞助的语音研究为例,牵涉的语种包括英语、俄语、德语、朝鲜语、泰语、塞尔维亚语、希伯来语、日语、加泰罗尼亚语、意大利语、马来西亚语、阿拉伯语、汉语等,研究对象包括聋子、婴儿、盲人、失语症患者、自闭症患者,甚至动

15、物。围绕该领域长期积累的原始分析数据,已成为确保美军语音辨别技术优势的重要保障。 当前,我们国家高水平语言研究的赞助来源主要来自国家社会科学基金和自然科学基金,但华而不实能够被军方直接应用的研究成果较少。国家社科基金固然将军事学项目单列,但华而不实语言类项目的数量也相对有限,且仅赞助系统的单位和个人。这具体表现出出对语言研究重要性的认识还缺乏,对语言研究前沿的把握还有待加强。我们建议军方加强对语言研究发展脉络和前沿领域的追踪和研判,并加强语言类科研信息的管理与发布,以确保在主要研究领域内构成技术上的前沿优势和积累优势。 (二)军民融合发展 从各项目承当者来看,非军方单位约占76%,主要包括公司

16、、大学和研究所。这些受赞助的地方单位大都在相关领域处于领先地位,如麻省理工学院的语音和句法研究、斯坦福大学的自然语言处理研究、耶鲁大学Haskins实验室的语音辨别研究、雷声公司BBN子公司的信息检索研究、谷歌公司的机器翻译研究等。美国军方(尤其是国防高级研究计划局)还通过赞助各种评测会议,吸引来自美国甚至世界各地的研究机构介入相关研究。这在信息技术领域具体表现出得尤为明显,如消息理解会议(Message Understanding Con-ference)、文本检索会议(Text Retrieval Confer-ence)、文本检测与跟踪会议(Topic Detection andTrac

17、king)、NIST(National Institute of Standardsand Technology)机器翻译大会等。同时,美国军方特别注重与地方研究人员的联络与合作。例如,美国空军通讯局(Air Force CommunicationsAgency)一直通过邮件列表的方式与语言学和信息技术领域的专家保持严密联络。 美国空军的暑期研究基金项目(The United States Air ForceSummer Faculty Research Fellowship Pro-gram),每年暑假都会面向全国选拔和赞助顶尖学者介入为期10周左右的空军科研课题。除此之外,需要指出的是,美

18、国国防科技情报中心本身就是一个促进军民融合的信息枢纽。美国国防部的潜在合作单位,能够通过该平台获取技术研究、发展和评估的相关信息,以寻找科研时机并减少重复研究。 当前,我们国家地方大学聚集了很多优秀的语言研究资源。例如,在近期一次外国语言文学学科排名中,北京大学、北京外国语大学、上海外国语大学、南京大学、广东外语外贸大学等地方大学均名列前茅。同时,一些公司,如科大讯飞、外语教学与研究出版社等,在语言研究领域也具备一定的技术与资源优势。我们建议军方应进一步加强与地方院校、公司和科研单位的沟通与合作。各主要部门能够结合本身需求和实际情况,通过设立语言研究基金或者专项课题、邀请知名学者介入重大科研项

19、目等途径,实现军事现实需求与地方优势资源的良好对接。 (三)注重语言与技术结合 在本研究梳理的10个研究方向中,有7个都与自然语言处理研究严密相关,这具体表现出出美国军方尤其注重语言研究与计算机技术的结合。2008年空军战争学院的一份报告明确提出,解决美军不断变化的语言需求,不仅需要招募(recrui-ting)和培训(training)语言人才,也需要语言技术(technology)。2018年,海军陆战队大学的一份报告指出,机器翻译等自然语言处理技术的发展,将是缓解长期以来美军所面临语言问题的重要途径。 对语言技术的重视,使得美军方赞助的语言研究中普遍存在着符号化的研究范式,即用计算机可处

20、理的符号系统来表征语言现象和语言知识。形式化的分析对象,既包括语言本身的语法和语义,也包括语言的认知和神经处理机制,甚至语言的社会应用。新世纪以来,随着基于统计的方式方法不断进步,语言与技术结合的另一个具体表现出是语料库研究。在语音辨别、机器翻译、信息检索等多个领域,研究者们达成的一个共鸣就是,语言资源的稀缺是阻碍自然语言处理技术提升的关键因素。为解决该问题,美军方不仅设立了惊奇语言计划、多语言自动记录分类分析和翻译、全球自动语言开发(Global Autonomous LanguageExploitation,简称GALE)等牵涉语言资源建设的项目,还介入赞助宾夕法尼亚大学成立了语言数据联盟

21、 (Linguistic Data Consortium,简称LDC),并呼吁北约成员国之间分享语音数据(South 2000)。 在某种意义上能够讲,语言资源已经成为一种重要的战略资源,是 自然语言处理战略目的转移的重要标志 (冯志伟2005)。 自然语言处理技术的发展历程,证明了语言与技术结合是推动语言研究工程应用化的正确途径。军事语言研究者应培养形式化的思维方式,努力用计算机可处理的方式描写和分析各种语言问题。同时,要注重发挥语言本体研究的优势,通过探寻求索和破解自然语言的规律和奥秘,为自然语言处理研究提供新的思路和理论支撑。另外,要注重语言基础资源建设,尤其是大规模标注语料库建设,为自

22、然语言处理研究提供丰富的语言实例和知识来源。 四、结束语 语言存在于人类生活的方方面面,军事领域也不例外。但凡牵涉语言使用的军事活动,均存在着语言处理或使用的问题。例如美军语言研究的领域就牵涉航空对话、轮船目睹报告、事故故障报告、作战报告、非正式会议录音、 录音、邮件列表、团队对话、外文科技文献、兵士演讲等。在某种意义上能够讲,对语言文字的处理水平就代表着信息化建设的水平。军事语言研究者应擅长捕捉军事领域的语言问题,并以提高战斗力为核心目的,使语言研究更好地服务于语言能力的建设。 作为一个探寻求索性研究,本研究的缺乏之处在于仅仅使用了国防科技情报中心的公开数据,且未对聚类分析的效果进行深切进入考量。但总的来讲,本研究对10个研究方向的划分和分析具有一定的合理性,所得结论对于军事语言工作者具有一定的借鉴价值。 以下为参考文献： 1文秋芳,苏静.外语能力及其构成 来自美国(国防语言变革道路图的启示J.外语研究,2018,(4). 2文秋芳.美国国防部新外语战略评析J.外语教学与研究,2018,(5). 3文秋芳,张天伟.美国国家外语能力建设形式分析J.外语教学与研究,2020,(6). 4王建勤.语言问题安全化与国家安全对策研究J.语言教学与研究,2018,(6).