扩充转移网络(卷名：语言 文字)
augmented transition network
自然语言自动处理的一种方法。1970年美国人工智能专家W.A.伍兹提出，简称 ATN。它采用状态图来控制自然语言的分析过程。每幅状态图相当于一个网络，由状态和边构成，在状态图的各条边上，可以注明所分析的词，或词组类型符号（如名词词组注为NP，介词词组注为PP）。每一个词组类型符号又可以作为一个子网络的开头，因而当采用扩充转移网络来分析自然语言的句子时，如果分析到某一词组类型符号，就可以转移到相应的子网络，如果处理结束或处理失败，可再回到原来的网络继续进行分析，直到分析完整个句子为止。
例如，用下面的扩充转移网络来分析英语句子，它由网络S及子网络NP和PP构成。
图中 S表示句子，NP表示名词词组，PP表示介词词组，〈Det〉表示限定词，〈Prep〉表示介词，〈Adj〉表示形容词，〈Noun〉表示名词，最后状态标以qf，用双圈表示。
如果输入的句子是The little boy in the swimsuit kicked the red ball（那个穿游泳衣的小男孩踢了这个红色的球），下面的扩充转移网络将按如下的顺序来进行分析：
NP：the little boy in the swimsuit
PP：in the swimsuit
NP：the swimsuit
〈Verb〉：Kicked
NP：the red ball网络中从 S出发，扫描到NP，由于NP是子网络的开头，于是，控制进入NP子网络进行处理;当扫描完the little boy后，遇到了介词词组in the swimsuit，于是，控制又进入PP的子网络进行处理，然后依次扫描〈Prep〉即in，NP即the swimsuit，最后控制回到网络 S，进入状态q1，扫描动词kicked，然后进入状态q2，以同样程序扫描名词词组NP，处理完这个名词词组，即进入网络S中的最后状态qf，句子分析完毕。在分析过程中，扩充转移网络同时造出了如树形图，来表示这个句子的结构。
根据这一结构来解释语义，便可求得对自然语言的理解。
扩充转移网络在人机对话和机器翻译的研究中得到了广泛的应用，许多自然语言信息处理的专用软件都是根据扩充转移网络的原理设计的。
参考书目
W.A. Woods， Trɑnsition Network Grɑmmɑrs for Nɑturɑl Lɑnɡuɑɡe Anɑlysis，CACM 13:591～606，1970.