第六届国际控制自然语言研讨会论文集

"Controlled Natural Language (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications) 由B. Davis、C.M. Keet和A. Wyner合著，书号1614999031/9781614999034，2018年8月出版，116页。本书汇集了2018年在爱尔兰梅努斯举行的第六届Controlled Natural Language (CNL 2018) 工作坊的11篇论文，涉及CNL的各个方面，从面向人类的语言到机器可处理的语言，从理论成果到接口、推理引擎和CNL的实际应用。 Controlled Natural Languages（CNLs）是一种基于自然语言但对其词汇、语法和/或语义施加限制的语言。它们大致分为三类：一类旨在改善非母语者的交流；另一类是为了便于计算机分析文本，例如提高计算机辅助翻译；第三类CNLs设计目的是实现从看似自然的文本中可靠地进行自动推理和形式知识表示。 书中涵盖的论文主题广泛，包括使用搜索和探索编辑控制语言、为金融服务合规性检查设计的CNL、响应式和灵活的CNL创作、基于拉链变换的CNL创作、自动化的isiZulu语言学习练习问题生成和评分、用于危险分析和风险评估的CNL、使用AIDA语言正式组织科学论断、将控制融入语言学习、从面向对象的自然语言自动生成程序、理解尝试性控制英语的文本、将简化文本重写为CNL，以及在GF中建模南非荷兰语陈述句的否定。 这本书对所有从事控制自然语言工作的人来说都具有参考价值，无论他们的方法如何。" 本书的主要知识点包括： 1. 控制自然语言的概念和分类：CNLs是自然语言的变体，通过限制词汇、语法和语义来简化或强化特定目的的沟通和处理。 2. CNL的应用场景：包括提高跨文化交流效率、计算机文本分析、自动化推理和知识表示。 3. CNL的理论与实践：书中论文涵盖了从理论研究到实际应用的全貌，如编辑工具、问答系统、编程自动生成等。 4. CNL在不同领域的应用：如金融服务业的合规性检查、危险分析、科学论断的组织、语言学习等。 5. 自动化技术在CNL中的作用：如自动问题生成、文本理解和程序合成，这些技术展示了CNL如何与人工智能相结合。 6. CNL的语义建模：包括如何在特定语言环境中建模否定和其他复杂语义结构。 7. 推理引擎和接口设计：CNLs的实现涉及到与计算机交互的接口设计，以及推理引擎的构建，以支持自动推理。 8. 语言学习与教学：CNLs可以作为教学工具，帮助学生更好地理解和掌握语言。 9. 拓展阅读：书中的索引提供了作者和主题的查找功能，方便读者进一步研究相关领域。 "Controlled Natural Language"这本书不仅深入探讨了CNL的基础理论，还展示了其在多个实际应用领域的创新和进展，对于理解和利用CNL来改进人机交互和知识表示具有重要参考价值。