前　言

随着计算机的诞生，“自然语言处理”逐步成为语言学的一个重要应用领域。由于语言学知识一般用自然语言进行表述，有必要采用形式化方法将其重新表示出来才能为计算机识别和处理。因此，“知识表示”就成为语言学和计算机科学中的一个共同前沿课题。

在此背景下，本书对系统功能语言学的知识表示进行跨学科的研究。主要内容包括：①按时间顺序，依次考查系统功能语言学在机器翻译（含机器词典）、自然语言生成、多模态语料库中的应用情况；②在此基础上，归纳总结系统功能语言学在应用过程中所采用的知识表示方法；③针对系统功能语言学最常用的知识表示方法——系统网络，考查它在表示能力和可实现性方面存在的缺陷，并基于系统论和计算机技术的最新发展，提出其发展趋势为复杂系统网络型式。

在研究过程中，本书采用的主要方法有历史文献法和形式化方法。通过文献法，全面梳理系统功能语言学在一些自然语言处理主要领域的应用情况。而形式化方法就是知识表示方法，它是系统功能语言学与计算语言学发生关联的“玄关”。

通过上述研究，所获得的一个重要发现是：系统功能语言学在本质上是一种面向自然语言处理且在该领域中具有广泛应用价值的语言学理论。在应用的过程中，系统功能语言学者提出并发展了系统网络，从而丰富了计算语言学和人工智能中的知识表示方法。

在国内，这项研究较系统地研究了系统功能语言学在自然语言处理中的应用情况及相关的知识表示方法。它能够在一定程度上纠正人们对于系统功能语言学的一种误读，即该派理论不重视甚至反对形式化研究。此外，也有助于从一个更加全面和客观的角度来审视系统功能语言学的发展轨迹：它的发展与计算语言学基本同步。正因如此，我们才能更好地理解Halliday等人在众多的语言学理论观点中进行选择的技术动因。