术语知识库EcoLexicon的应用与启示

郑丹丹 张梦宇 朱波

摘 要：研究关于环境科学的多语言术语知识库EcoLexicon，总结其对于术语学研究及术语知识库构建的启示。通过查阅相关文献及资料，针对EcoLexicon网站主要功能和实际应用进行分析，梳理EcoLexicon术语库的理论背景和结构框架。总结出对术语学研究及术语知识库构建的四点启示：多语言、领域性、可视化、互操作性。

关键词：EcoLexicon;术语学;术语知识库;启示

中图分类号：N04;H159   文献标识码：A   DOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2021.04.003

Application and Enlightenment of Term Knowledge Base “EcoLexicon”//ZHENG Dandan， ZHANG Mengyu， ZHU Bo

Abstract： This paper introduces EcoLexicon， a terminology knowledge base on environmental science， and offers some tips for terminology research and the construction of terminology knowledge base. By consulting relevant documents and materials， we analyze the main functions and application of EcoLexicon with a focus on its theoretical background and structural framework. Four characteristics of EcoLexicon are drawn from multilanguage， specialized domain， visualization， and interoperability.

Keywords： EcoLexicon; terminology; terminology knowledge base; tips

收稿日期：2021-07-15  修回日期：2021-08-16

基金项目：江苏省高校哲学社会科学研究重大项目“国际民航术语认知与应用研究”（2020SJZDA012）和江苏省研究生教育教学改革项目（JGLX19_019）阶段性成果

引言

术语通过语音或文字来表达专业概念，是特殊的认知信息结构[1]。术语知识库利用计算机的特有功能，大量储存术语，不断进行修改、更新等操作，加强对术语条目的管理，适应科学技术发展对术语提出的新要求，在语言学、计算机辅助翻译、机器翻译、专业知识储存等领域作用显著。伴随互联网发展，术语知识库推动了术语标准化和规范化，对专业知识进行组织、描述和管理，为专业学习、交流与传播提供帮助。国外在这方面已有成功经验，如世界知识产权组织（WIPO）术语库，北约在线术语库NATOTerm，美国联机计算机图书馆中心（OCLC）术语库，加拿大多领域大型术语库Termium等。此外，网络知识组织系统（NKOS）、开放元数据注册（OMR）、维基百科等提供术语知识库建设机制，供用户发布和共享术语。术语知识库一方面提供特定领域术语标准化信息;另一方面展示该领域知识网络，成为知识服务的基石[2]。国内近年来也有突破，诞生了一批标志性成果，如全国科学技术名词审定委员会主持建设的“术语在线”、中国特色话语对外翻译标准化术语库[3]、面向云计算领域的双语术语知识库[4]、航空术语语义知识库[5]。术语知识库研究涵盖知识的融合、集成、管理、服务等方面，是一项系统的知识工程，在理论和应用上值得进一步探讨。

西班牙格拉纳达大学Lexicon团队起步较早，成果突出，独树一帜。自1994年起，由Faber引领，团队以词汇语法模型和认知语言学为基础，在术语学、词汇语义学、词典学、隐喻、翻译和专业知识表征等领域开展研究。2003年，“基于多语语料库的海岸工程知识提取”获该国教育和科技部立项。在此基础上，团队开发出面向环境领域的多语术语知识库EcoLexicon。经过不断改进、完善，已在环境领域汇集3631个概念，总共20 342条术语，以六种语言呈现[6];专业语料库容量巨大，仅英文专业文献词数就高达5400万，可通过Sketch Engine免费检索[7]。本文将以EcoLexicon为研究对象，探讨其生成、应用及对业界的启示。

1 EcoLexicon的理论基础和数据结构

在构建过程中，Lexicon团队参考、借鉴了交际术语学和社会术语学等，在框架语义学基础上形成了框架术语学（Frame-based Terminology，FBT），以概念组织、术语单元的多维性质、从多语语料库提取语义和句法信息为特色，发展成为描写术语学的最新流派。

FBT 是一种以认知为导向的术语理论，其核心理念为：在科学和技术传播中，术语作为特定知识单元激活专业领域语义框架，后者取决于（用户）专业背景知识并与之对应。语义框架论基于语义、句法和语用等三方面理论 ，它们分别关联术语条目信息、专业知识单元之间关系和概念系统。

语义层面包含内部和外部表征。内部通过描述语义构成和语义关系，形成定义模板，构建术语作为特定知识单元的含义;外部是一个领域本体，顶端概念包括对象（Object）、事件（Event）、属性（Attribute） 和关系（Relation）。本体由具体对象和过程的概念表征构成。概念体系如同一个支架，自然语言表述为术语数据查询、数据集成和数据推断提供语义基础。句法层面基于具体事件，以谓词-论元结构形式出现。事件在本质上由谓词决定，它激活了不同实体之间的关系。FBT认为术语之间在句法上存在关联，如同基于图像的微型语法。这种结构不仅展现出语言上的层级和非层级关系，而且还能标记语料库文本，用于信息检索。语用层面指向语境，包含言内和言外两种。言内语境又称上下文，跨度通常为特定术语之前与之后的5个词，在术语知识库设计阶段至关重要。通过各种搭配和搭配模式，上下文展现出术语激活和使用的具体情境，在术语消歧、定义表述、语言使用、概念建模和术语提取等方面作用显著。相比之下，言外语境与文化知识、观念和信仰相关，这缘于专业知识单位内嵌的文化信息。概念范畴与语言使用者的生存环境紧密关联，后者从相关地理环境或区域条件中识解其内涵，比如常见天气现象，因此文化定位對语义网络产生直接影响。

FBT认为每个专业都有属于本领域的事件模板（Event Template），这些事件能够被概念系统捕捉，构成概念事件的结构基础，可在框架中对新行为或新事件进行范畴化处理。参照原型概念，FBT把专业域中反复发生的事件称为原型域事件（Prototypical Domain Event），原型域事件把专业域中的基础层面范畴配置在一起，产生了一个适用于所有层面信息架构的模块，把体现专业域特色的典型状态和事件以及参与其中的实体都纳入进去，确立起一个组织具体概念的框架。范畴中的具体概念被置于网络中，通过层级和非层级关系联系在一起[8]。EcoLexicon以此为理论基础，根据语料来源把环境工程细分为地质学、生物学、气象学等领域，并以这些领域为基础，对概念网络进行语境化处理，取得了突破。

EcoLexicon中的语义网络基于域事件，为环境领域中的典型状态或事件以及参与其中的实体提供一个模板，把它们融入其中。从视觉上看，语义网络中的每个概念都与其他概念相互关联。选择这种可视化方法，原因是语义网络是最为突出的术语表征方法，可在智能环境中获取和封装大量语义信息。在使用时，环境领域的广阔性、多维性和大量概念命题经常导致EcoLexicon出现信息超载。Lexicon团队通过量化和质性手段来解决这一问题，比如让用户通过关系类型来过滤超载的语义网络;根据主题设置上下文限制，提供重新语境化的概念景象;提供网络、树型和路径三种不同模式，让概念行为可视化。

在概念图左下角有一个文本框，允许用户选取不同种类的概念关系，具体为下义关系（type_of），部分-整体关系（part_of）关系，以及非层级关系（has_function，located_at，causes， affects， result_of等）。这些概念关系不会直接出现页面上。用户点击标签左侧的复选框，就可以启动或退出一种关系的视图。通过选择关系种类，用户可以过滤超载信息。通过下拉菜单，选取不同的语境领域，用户就能更新语义网络。这种质性方法可解决信息超载，同时提高表征的多维性。概念关系因视角不同而发生变化，导致语义网络需要再语境化。用户可根据具体概念在不同主题域的突出性，来启动或限制概念命题，无需全方位表征。以Water为例。相比脱离语境、信息过载的语义网络，图1把领域限定为土木工程，语义网络信息大幅降低，专业性显著提升。

除网络模式外，EcoLexicon还提供树形模式和路径模式。在树形模式下，各种概念类别通过横向树形结构连接，通常情况下有多个树形分支。两者具有相同的根，即中心概念（而非术语）。与典型的Is A层次结构①相同，左侧树根显示更通用的概念，而右侧分支显示与所搜索概念相关的更为具体的概念。例如，Sediment（沉积物）可分为Moraine（冰碛）、Diamict（混积岩）、Agglomerate（集块岩）、Sludge（淤泥）等，其中Moraine又可以分为Lateral moraine（冰川侧碛）、Terminal moraine（终碛）、Recessional moraine（后退冰碛）、Ground moraine（地碛）和Central moraine（中心冰碛），其余分支还可以继续细分为各种子概念类别，形成树形结构（见图2）。

路径模式显示了两个概念间的最短路径及其关系。例如， Hurricane（龙卷风）属于Wind（风）的一部分，Wind会影响Lithometeor（大气尘粒），后者由Sand（沙）造成（见图3）。

Lexicon团队汇编了一个专用语料库，以提取语言和概念知识，并对它们进行分类和标记，方便用户访问。每个文本都已根据一组基于可扩展标记语言（XML）的元数据进行了标注。这些标注包含文本语言、作者、出版日期、目标读者、语境、关键字等信息。用户可以根据语境或目标读者等语用因素，来查询语料库，比较同一术语在不同文本中的使用情况。以pollute（污染）一词为例。通过检索专业语料，可以发现多种污染源和污染物，然后归入语义角色和分类[7]，具体可见表1。

除标注外，EcoLexicon面对的另一挑战就是将数据集成到语言链接开放数据云中。链接数据是一个重要步骤，通过在语义网中发布和链接结构化资源来创建共享信息空间。但是，数据源之间语义关系的规范化是一个限制因素。为解决这一问题，EcoLexicon将以三种方式出现：（1）当前提供的网页应用程序;（2）另一个可让用户浏览关联数据格式EcoLexicon的网页应用程序;（3）简单协议和资源描述框架端点②。团队设计了一种链接算法，以自动执行DBpedia③和EcoLexicon之间的映射。EcoLexicon的数据类别与语言变体、多语言选择和语义关系有关，这些类别对应于DBpedia所包含文本属性。因此，数据链接第一步是把EcoLexicon中所有英语变体的字符串与DBpedia的资源描述框架屬性进行比较。由于这些字符串可能与DBpedia中各种条目匹配并导致歧义，需要通过比较其他语言有效项来消除歧义。当多语言选择不适用，或出现多义性时，语义信息就会发挥作用。若语境中与概念相同的任何术语出现在与文本相关的DBpedia属性中（即rdfs：comment;DBpedia-owl：abstract等），则被视为相同概念[6]。此外，还需提供EcoLexicon访问权限，以便验证、评估链接的安全性。

2 应用

EcoLexicon（http：//EcoLexicon.ugr.es）在网络语义中设定环境概念，展示环境领域的概念结构。用户群体包括环境学家、技术写作人员和专业译员等。它有助于拓展环境领域专业知识，提高用户对文本的理解。所有信息和专业文本语料库都储存在一个独立的数据库中，可供添加、删除、修改。用户可访问并查询所需信息，主要目的是获取专业知识。与最初版本相比，新版EcoLexicon增加了如下功能：兼容所有现代浏览器;增加更多交互和组合图形，允许调整图形大小，选择概念关系，删除或调整节点，前进/后退操作，为术语创建链接，通过谷歌或谷歌图像搜索概念/术语;增加树形模式与路径模式;个性化存储设置。

用户打开网站，会发现三个区域：（1）顶部栏。包括术语/概念搜索或更改界面语言操作。（2）侧边栏。显示有关概念图的信息：定义、术语/概念、相关术语/概念、相关资源、概念类别和短语。（3）中心区。包括概念/术语搜索历史、概念图及其术语名称，以及自定义配置概念图的图标。概念图左下方有一个带标题的文本框，供用户区分EcoLexicon中的三类概念关系：上下义（普遍-特殊）关系、部分-整体关系、非层级关系。通过单击某个概念/术语，就可以把它定位于中心或拖动节点。在侧边栏选择，可显示详细信息（定义、关联术语、资源等），获取选定项的相关链接。此外，用户还可以直接通过谷歌搜索、谷歌图片和Wolfram Alpha④查询概念的相关信息。

EcoLexicon页面左侧包含一系列模块，显示特定概念或术语的信息。这些信息主要包括：（1）定义：提供中心概念的定义。（2）术语：显示指定中心概念所有相关术语的列表。按语言和术语类型（主要输入术语、同义词、变体、首字母缩写等）排序，每个术语左侧都有国旗标志，代表语言种类。（3）资源：提供与概念/术语相关的图像、文本及视听材料。每个概念的资源列表显示在此框中。用户可通过资源旁的图标识别资源类型。单击资源条目，就可以打开一个包含更多信息（标题、描述、来源等）的窗口。（4）概念类别：每个概念都与一个或多个概念类别相关联。单击其中一种类别，将出现一个视窗，列出所有相关概念。该模块还包括“类别”层次结构图标，单击图标，系统就会以分层形式显示概念，每个节点可前进或后退。如单击层次结构中的类别之一，则会出现一个新窗口，包含与该类别相关的所有概念。（5）词汇表：如果概念图中心元素是术语，则可显示该术语最常用的搭配动词列表。

以翻译举例。除专业翻译外，不少学校的应用翻译课程都会涉及环境科学术语。笔者在翻译一篇关于大气层的文献时，曾登录网站，查找核心术语Climate change（气候变化）以及相关术语/概念。比如，埃克曼层（Ekman Layer）指离地面100～2000米的区域;Orographic effect（地形效应）指某一岩层由于地形、岩层的产状与厚度因素的影响，在地质图上有不同的露头形态。对非环境专业译者来说，在网络上逐一搜索这些术语十分烦琐，而且容易出错。登录EcoLexicon，输入“Climate change”，会自动链接所有相关术语，比如Desertification（沙漠化）、Recession（衰退）、Atmosphere（大气），还可以直接查看术语定义、使用语境以及相关资料，非常方便（见图4）。

由此可见，EcoLexicon不仅适用于环境科学领域专业人士，对于需要了解环境科学知识的其他行业专家也有很大帮助。当用户用其中一种语言搜索某个术语时，可以得出包括定义、分类、搭配、演变、语法等信息。对译者来说，可以通过切换语言得知某个术语用另外五种语言如何表示，从而选择相应的术语进行翻译。不仅如此，EcoLexicon的术语库可以在Sketch Engine中免费使用，译者还可以通过Trados等计算机辅助软件，自建翻译术语库，在环境科学领域承担大型专业翻译或本地化项目。

3 启示

作为大型多语言术语知识库，EcoLexicon过去十几年里不断改进，规模日趋扩大，专业化水平不断提高，经济和社会效益日益显现，给术语知识库建设和术语研究带来如下启示。

3.1 多语言

术语的国际化发展要从语言入手，而不同国家使用的不同语言可能导致各国学者在使用不同语种术语库时遇到困难。早前，人们建立术语库以方便编纂各种专业辞书，后来发现建立术语库不仅方便编纂和修订辞书，还能够规范、协调和统一各种术语的使用，防止语言和文化差异造成的术语混用。比如，瑞典技术术语中心建立“TERMDOK术语数据库”的主要目的就是解决北欧斯堪的纳维亚地区复杂的语言体系为进出口贸易以及科技交流带来的困难。该术语数据库对每一条术语/概念的表述均采用了瑞典语、英语、法语、德语、挪威语、芬兰语等多种语言，克服了北欧国家之间的语言障碍[10]。

自创立以来，欧盟就支持语言多样性。根据《欧洲语言教育政策发展指南》，多语种教育的定位一是多语教育，二是多语言意识教育。后者的优越性一方面在于提升学习者的语言能力和语言学习能力，另一方面在于启发学习者语言是认知世界的资源，构建多语言格局，化解语言冲突与矛盾，促进各国之间经济发展和文化交流[11]。顺应欧盟多语言政策和规划，EcoLexicon在系统内置西班牙语、英语、德语、法语、俄语和希腊语六种语言，为不同语言的使用者提供便利。与之相比，目前国内术语库大多仅有汉、英两种语言[12]。参照EcoLexicon多语言实践，术语知识库构建中可融入更多语言，促進国际合作，服务全球治理。世界是多元、多极、多层的，在构建中国学派、讲好中国故事、传递中国声音的过程中，应关注多种语言和不同受众。

3.2 领域性

作为知识领域，术语学的研究对象是术语单元，可从三个角度加以讨论。从语言学角度看，术语是语言的词汇单元，在具体的语用和话语情境中表达特殊概念。这种特殊概念有准确意义，被各个领域的专业群体识别并稳定下来。从认知角度看，术语构成表征知识结点的概念单元。它们对专业领域的概念结构来说不可或缺，通过词汇单元从语言上表现出来。所有概念结点组成一个领域的概念结构。从交际角度看，术语是话语单元，通过它可以从个体中发现专业人员，帮助他们进行交流和互动，还能通过教学目的来传播知识，培养新的专家，或者把专业知识作为信息传播给那些想学习一门学科的大众。以Erosion（侵蚀）为例。在EcoLexicon中，通过分析海岸工程的专业语料和各种语义搭配，可以发现“侵蚀”：（1）是一种过程;（2）持续时间不一;（3）随季节变换;（4）受事不同，影响某个地区或海洋动物群;（5）施事不同，由人为或自然因素触发。由此可见，术语的主要功能就是在领域内表征和传播专业知识。

译者是术语工作者。专业译者通常专注一个特定领域。统计显示，专业译者把75%的时间用于术语翻译。除工具功能之外，术语可以为译者提供获取专业知识的途径。翻译产业进入2.0 时代后，采用计算机辅助翻译技术已是势在必行。术语库在翻译项目中的应用大幅提升了翻译效率和质量，降低成本，成为企业语言资产的核心。专业翻译公司和团体都在尝试建设具有行业特色的翻译术语库，把拥有特定领域的术语库作为产品和服务卖点，比如面向能源、地质、交通、计算机等领域的专业术语库。受西班牙教育和科技部委托，Lexicon团队基于海岸工程项目，构建面向环境领域的EcoLexicon，积累了丰富经验，目前已转向军事和医学等领域[13]，服务北约和欧盟等市场或机构需求，开发可通过商品销售共享的行业资源。

3.3 可视化

FBT认为图形也可以描写概念，与语言语境形成互补。与语言一样， 图形在句法方面表现为由不同的形态要素按照一定模式组合而成，在语义方面能够传达概念的内涵、外延以及同义关系，在语用方面则表现为因用户需求、文本专业程度不同而发挥不同功能。Lexicon团队把图形信息分为形象图形、抽象图像和动态图形三种，指出这三类图形信息之间的不同组合，可以构成八种图像表述方式。不管以何种方式出现，图像都可以作为语境的一种表现形式，出现在术语库之中，促进概念的传播和理解，深化和扩展人们对于概念和概念关系的认识。例如下面两幅图像。图5来自EcoLexicon图像数据库，是一幅实景图，汇集了云、陆地、植被、雨和海洋等景象;图6来自大气研究大学协会（University Corporation for Atmospheric Research），细粒度刻画了降水过程中的概念和知识点[8]。

信息化时代使科技和生活发生了巨大变革。纸媒体到融媒体的转变给术语知识库建设带来挑战，定义和解释术语的方式需要与时俱进。为克服传统术语库的不足，需要优化知识库处理技术，依托本体完成专业领域的概念网络构建，形成立体化的知识图谱。在大部分现存术语库中，图片的选择和呈现都是随机的，基本上是依靠术语编纂者的直觉，缺乏系统性和一致性。针对这个问题，Lexicon团队做出了一些尝试，提出视觉语法（visual grammar）概念，如同在词、句、意等层面对语言进行分析，视觉信息也可以用相似性、抽象性和动态性三个特征进行分层，根据术语编撰的实际需要进行选择。在开发过程中，EcoLexicon就遵循了这样的原则，取得了较为理想的效果。此外，我们还可以依托本体理论，运用Protégé专业软件，对领域概念及概念间的关系进行规范化描述，构建专业领域的概念网络，形成立体化的主题知识图谱，实现知识的体系化与可视化[4]。

3.4 互操作性

所谓互操作性，指的是不同系统和机构之间相互合作、协同工作的能力，亦称“协同工作能力”或“互用性”。按照较为通用的划分方法， 互操作性依其范畴可分为组织机构互操作性、语义（内容）互操作性和技术互操作性，按照其发展水平还可分为技术、语义、流程、知识、价值、目标六个层级[15]。和重复利用一样，互操作性是知识表征和提取中的关键问题，通过语义网和链接开放数据云等表现出来。在21世纪初，欧盟就发布了《联结欧洲》（Linking up Europe）提案，针对互操作的重要性和具体政策达成共识。2004年，欧洲互操作性框架正式出台，规定了以互操作性为中心的一整套标准和指南，为各成员国提供了协调一致的顶层架构。欧盟互动术语数据库（IATE）为欧盟术语资源提供基于网络的基础设施，提高信息的可用性和标准化，为联盟内部的互操作性打下坚实基础。

国内一些专业性机构及重要部门都有自己的术语库。除中国百科術语库、全国科技名词委术语库之外，大多数都是内部使用，外部用户无法在互联网直接访问或进行交互，存在封闭、重复、简单的弊端。作为一个多语术语知识库，EcoLexicon集成了环境科学领域的概念、语言和视觉信息，包括术语在内的各种资源可融入不同类型的应用程序，得到重复利用。在开发过程中，Lexicon团队创造出诸多“副产品”，比如环境专业英语数据库（EcoLexicon English Corpus）、基于专业术语库的环境领域计算机辅助翻译系统（EcoLexiCAT）和图像注释工具（Manzanilla）。这些产品和EcoLexicon本身存在互操作性，可充分利用并强化EcoLexicon内部的术语数据资源[15]。以EcoLexiCAT为例。系统可以把专业翻译工作中的不同功能集成在一个独立界面，用户可同时得到EcoLexicon、BabelNet、IATE和Sketch Engine支持，获得丰富的术语信息，如定义、翻译、图像、复合术语、语料库访问。在Sketch Engine界面，译者可以选取原文和译文片段，直接获得特定术语的索引、持续查询语言（CQL）查询和特性素描。如果想得到详细分析，可在Sketch Engine上打开新标签页，在其开放数据库中进一步查询。用户不仅能够通过平台获取知识，还能直接参与术语库的完善过程，按照自己的需求选择术语库的功能模式、增添术语条目，帮助术语库实现优化、迭代。在术语库建设中，我们可借鉴EcoLexicon，以重复利用和互操作性为导向，增加交互渠道，共享资源，不断提高建设和应用水平。

4 结语

科技是国家强盛之基，创新是民族进步之魂，术语是科技产品和创新思维在语言中的结晶。本文分析了EcoLexicon的功能和应用，总结出对术语知识库建设的启示。在知识经济体系中，术语知识库已纳入国家发展战略，许多国家和地区都把术语知识系统作为基础设施加以建设，高度重视术语学和知识工程学等相关研究。EcoLexicon使知识在人机之间共享，进而实现个体知识与群体知识共享，满足知识服务体系建设深层次需求，服务知识创新工程体系建设。从术语知识库构建方式看，国内仍存在构建效率低、实例和属性规模小、难以应对大数据时代领域知识快速增长等问题。为提升建设水平，可以参照EcoLexicon经验，提高领域知识的获取效率，展现多语言、领域性、可视化、互操作性等特点，不断完善，打造系统化、智能化的术语和知识服务平台。

注释

① 在知识表示、面向对象程序设计与面向对象设计的领域，Is A（英语：subsumption，包含架构）是类的父子继承关系，如类D是另一个类B的子类（类B是类D的父类）。

② SPARQL是Simple Protocol and RDF Query Language的缩写，为资源描述框架（Resource Description Framework，RDF）开发的一种查询语言和数据获取协议。

③ DBpedia，一个特殊的语义网应用范例，从维基百科的词条里撷取出结构化资料，强化搜寻功能，并将其他资料链接至维基百科。

④ 沃尔夫勒姆公司开发的新一代搜索引擎，能根据用户所提问题直接给出答案。

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作者简介：郑丹丹（1997—），女，南京航空航天大学外国语学院2020级硕士研究生，专业为英语笔译，曾在《中国ESP研究》上发表论文。通信方式：zheng_dd@126.com。

张梦宇（1997—），女，南京航空航天大学外国语学院2019级硕士研究生，专业为英语笔译，曾在《中国科技术语》《英语世界》等刊物上发表译文。通信方式：826354842@qq.com。

朱波（1971—），男，南京航空航天大学外国语学院教授，主要从事翻译和专门用途语言教学与研究，主持完成省部级项目4项，在《应用语言学通讯》（CLAC）、《中国翻译》等期刊上发表论文30余篇，出版教材3部、译著4部，指导团队成员以第一作者/译者在国内外期刊上发表成果10余项。通信方式：zhu_bo@126.com。