网络语言项目中的语音技术
机器上运行。
项目LISTEN由IERIGrant REC-9979894下的NSF和Heinz Endowments支持。自动化的领域研究通过在阅读教师中植入实验，来评价选择性的指导干预效果，这现在正被成百万的小学学生使用。
4．自然语言处理
4．1 机器/语音翻译
机器翻译是自然语言理解中的一个重要研究领域。是网络为基础的语言学习体系中克服语言障碍必不可少的工具。英汉之间的翻译应该根据网络环境中机器翻译的特点，强调语义保留问题，以便为Sino-US网络语言学习者提供高质量的多语言网络信息服务。现在最好的汉英机器翻译系统，对于日常语料库，准确程度达到70％左右。当日常语料库准确程度达到80％时，人们可以大致了解内容。因为Sino－US基于网络的语言学习产生的内容是为11到18周岁的青少年，这个程度大致等于母语的小学1－3年级水平。使用现有技术，我们可以保持翻译准确程度（语义保留程度）大于80％，这是针对那些文字语言比较规范，话题比较明确，内容比较简单的语料库。Sino－US基于网络的语言学习软件能导致汉语和英语之间的文字翻译功能，主要是对于那些简单的话题明确句子类型规范的简单句。然而，语音翻译是一个集成的综合的技术应用，是像语音识别，语言理解，字面翻译，书面语言交流，会话原型，对话管理等技术的合成。因此，在一个长期计划中考虑汉英之间的语音－语音翻译功能，这会使得基于网络的语言学习能够更好地交流。
4．2 机器翻译的困难
机器翻译目前仍不能正确理解语言，句子仍不能在更深的语义和概念层进行分类。它不能对句子进行概念解释和语义理解。这些困难基于多种因素，如目标语句的复杂性，映射类型的多样性，源语言句子中各种因素相互之间程度的不一致性等等。因为信息内容和标记之间的映射不是一个接一个相对应，标记联合意义有一系列复杂的特征，这些特征从位（bit）来看不相同，例如歧义、层级性（命名为结构化）、任意性和模糊性等，到目前为止之一来传统信息和计算理论不够的。我们必须建立新的理论来解决这样一些问题。汉英间翻译包括汉英翻译和英汉翻译，前者比后者更困难，因为汉语缺乏外在的形态标记，单词或句子的形式依靠词序和虚词来表现，但这具有不确定
性。语素组成词、短语组成句子，都使用同一套规则。除此之外，汉语动词没有时态变化。助词是汉语中一种特殊的词，汉语中还有大量的量词。
4．3 用计算机进行直接的人机对话
人机交互要把能处理语音信息的机器和设备变成语音交互对象，使他们能像人一样听、读和写，理解语音并对其作出反应，在交互式的