多文化交流平台(Intercultural Collaboration Environment,ICE)是一项由亚洲多个国家共同参与的国际合作项目,其目标是利用机器翻译及其他相关技术,使得亚洲各国的用户可以通过互联网用自己的母语进行交流。目前,项目组从成立之初的ICE2002发展到现在的ICE2005,已吸引了亚洲多所大学与科研机构的合作参与,项目组已经开发出TransBBS、AnnoChat等在线交流工具,可以实现简单的在线多语交流,并先后在亚洲各国间进行了大规模的在线多语交流测试。然而,测试表明,使用AnnoChat互动交流过程中双方对翻译结果的可理解程度还有待提高。 为了改进翻译质量,提高用户对AnnoChat翻译结果的可理解程度,我们研究小组提出了一个基于本体的ICE系统框架,并实现了基于该系统框架的原型系统OBICES(Ontology-Based ICE System)。该系统集成了本体、智能Agent、文本挖掘三大模块,作为对AnnoChat的有益补充。本文工作主要集中在Agent模块。 本文首先对智能代理(Agent),上下文推理,本体等基本概念进行了介绍,随后对现有的CoBrA(Context Broker Architecture)体系结构中的各个模块的功能进行分析。在此基础上,给出基于Agent的上下文推理模型CBACRAM,讨论了该模型中上下文获取、上下文调度、上下文推理算法等问题。 在上述工作的基础上,介绍了CBACRAM模型在原型系统OBICES中的实现,并进行了相应的实验。实验结果表明,在OBICES系统中,基于Agent的上下文推理能有效地消除多义词歧义,为聊天用户选择正确语义,进而提高AnnoChat翻译结果的可理解程度。