计算语言学0
计算语言学
计算语言学计算语言学（computationallanguagetry）是20世纪80年代后期发展起来的一门语言学新分支。
它将语言的自然属性与功能性计算结合在一起，它从信息论的观点出发，用计算机去处理语言的各种特征和规律，因此也称为信息处理语言学。
目前，这一领域已经成为国际上语言学研究中的一个热点。
因为随着语言理解技术的不断改进，需要处理的信息越来越多，计算机的速度、容量等指标也不断提高，因此对语言理解算法的研究也逐渐引起了人们的重视。
对于计算机而言，从本质上看，它就是一种代码，如同程序员所编写的源程序一样。
但是，计算机是由人来控制的，它可以依据人的指令对数据进行加工和运算，实现特定的功能。
也就是说，计算机只能按照人事先确定的方式来执行，无法根据客观实际情况来作出相应的改变。
1、认知主义和行为主义。
语言学中一般把计算语言学分成两大派别：认知主义和行为主义。
认知主义的主要观点是：语言是知识系统的一部分，语言是我们从事交际活动的工具。
语言是在人脑中表示意义的符号系统，是外界事物的概括的反映，并借助词的形式表现出来。
行为主义的主要观点是：语言是人类交际过程中约定俗成的，符号形式能够描述人们所指的客观世界的思维过程。
人们使用语言来进行交际，是通过手势或面部表情表达他们的内心思想感情的。
他们把人的语言看作是一种人造的符号系统，其作用仅仅是向外部世界传递信息。
2、神经科学和心理语言学。
20世纪70年代以后，计算机和信息论的研究蓬勃兴起，并与人类语言学的研究产生了紧密的联系。
人们逐步发现，计算机的行为模式直接来自人的行为模式，即直接来自于大脑的某些脑区。
人脑的某些脑区被称之为高级认知中心，具有推理、解决问题、记忆和逻辑判断等功能，其主要功能是对外界事物的知觉、学习、记忆、存贮和对事物的归类，并做出适当的行为反应。
计算机是电子设备，电子设备在很大程度上都是按照人们事先制定的程序设计的，这样就保证了整个计算机的操作必须严格按照人们事先确定的规则来执行。
计算语言学 文科
计算语言学文科
计算语言学是一门文科学科，主要研究自然语言的计算处理和相
关理论。
它结合了计算机科学、数学和语言学等多个学科的知识，旨
在开发能够与人类语言进行交互的计算机系统。
计算语言学的研究领域包括自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）、机器翻译、语音识别、信息检索和文本挖掘等。
通过构建计算模型，计算语言学可以帮助我们实现许多实用的技
术应用，如语音助手、智能搜索、自动化翻译和信息抽取等。
在计算语言学的发展过程中，研究人员面临许多挑战。
首先是语
义理解的问题，即如何使计算机能够准确地理解人类语言的含义。
其
次是语言的多样性和复杂性，不同的语言之间存在着巨大的差异，而
且语法和语义规则也会随着时间和地点的改变而改变。
因此，研究人
员需要开发出能够适应不同语言和语境的计算模型。
此外，计算语言学还与语言学理论紧密相关。
研究人员需要借鉴
语言学的理论知识，如句法、语义和语用学等，来解决计算语言处理
中的问题。
此外，计算语言学还为语言学研究提供了新的方法和工具，如语料库语言学和计算实验，从而促进了语言学理论的发展。
随着人工智能技术的不断进步，计算语言学正变得越来越重要。
它已经广泛应用于社交媒体分析、智能客服、虚拟助手等领域，给我
们的生活带来了诸多便利。
然而，计算语言学的发展仍然面临许多未
解决的问题，如语言歧义性、数据稀缺和隐私保护等。
因此，我们需
要继续深入研究和探索，以进一步提升计算语言学的能力和应用范围。
计算语言学，隐藏在北语的一座金矿
计算语言学，隐藏在北语的一座金矿地处“宇宙中心”北京五道口，与清华相邻不远，人称“小联合国”的北京语言大学有两个王牌专业。
一个是名满天下的汉语国际教育（俗称对外汉语教学），还有一个专业知道的人不多，因为它是北语这所文科为主的学校里唯一一个理工专业，该专业学术大拿云集，某些研究领域甚至位列世界前列，它就是隐藏在北语的一座金矿——语言智能与技术（俗称计算语言学）。
计算语言学到底研究啥北语的计算语言学开设于全校唯一理工科学院信息科学学院（简称信科）。
北语信科的历史有三十二年了，前身是计算机科学与技术系，成立于2000年，再之前，是1987年成立的中国第一个以汉语信息处理为主要研究方向的“语言信息处理研究所”。
2014年，北语进行了大部制改革，信科在原有的语言信息处理研究所基础上，成立了另外三个研究所，分别是：大数据与语言教学研究所、语言监测与社会计算研究所（国家语言监测与研究平面媒体中心）和管理科学与工程研究所。
几个研究所基本上都与计算语言学学科直接相关，分别对语言的教学、研究和应用开展深入的研究。
信科的主要任务是培养外语水平出色，具有信息处理基本素养的通用人才，在信息領域开展一些前沿性的研究。
计算语言学就是利用计算机对语言进行计算处理，比如要提出某个语言现象，若没有语言数据的支持，就不能成为一个语言规律。
而发现规律一般有两种方法：一种基于规则，如语法专家经过研究，发现语言规律;另一种基于统计，根据大规模数据提炼规则。
后一种就是计算语言学主要做的事。
在这门融合了计算机科学、语言学和数学的计算语言学中，计算机科学是研究工具，语言学是处理对象，数学是建模工具，此外还会用到物理学等知识。
计算语言学，是从字、词、句、篇章、语音等各个维度去研究语言，比如让计算机自动评判一个留学生写汉字写得对不对、好不好，这项技术的核心是数学曲线在二维平面的变换;再比如研究日本人说汉语，计算机可以判断他们说得对不对、准不准，这项技术就利用了物理学中的声学理论，通过发音的波形进行判断。
语言学中的计算模型
语言学中的计算模型语言作为人类交流的核心工具，一直以来都是语言学家们的研究对象。
在语言学的发展过程中，计算模型逐渐成为了研究语言的重要工具。
计算模型是指利用现代计算机技术对语言进行数学分析和建模的方法。
本文将从计算科学和语言学两个角度，介绍语言学中的计算模型。
一、计算科学中的计算模型计算模型是指对计算机进行模拟和抽象的一种方法。
计算模型可以帮助计算机科学家们更好地理解计算机的工作原理，从而为计算机的设计和优化提供指导。
常见的计算模型包括图灵机、广义矩阵机、有限状态自动机等。
1. 图灵机图灵机是计算机科学领域中最著名的计算模型之一，它也是目前所有计算模型的原型。
图灵机由英国数学家阿兰·图灵在 1936 年提出，他认为，如果一台计算机可以计算某个数学问题，那么一台图灵机也应该能够解决这个问题。
图灵机可以处理各种计算机可以处理的问题，它只需要一个无限长的纸带和一个可以读写纸带上符号的头。
图灵机可以模拟所有的可计算函数，也就是理论上所有的问题都可以通过图灵机来解决。
2. 有限状态自动机有限状态自动机是一种计算模型，在图灵机的基础上进行了简化。
有限状态自动机只需要一个状态转换表和一个输入字符串，就可以实现对输入字符串的识别和处理。
它是一种简单但功能强大的计算模型，可以处理许多实际问题，如计算器、文本编辑器、编译器等。
二、计算模型在语言学中的应用也越来越广泛。
语言学家们发现，计算模型可以帮助他们对语言进行更准确的描述和分析，从而为语言学的发展提供新的思路和方法。
1. 自然语言处理自然语言处理是计算机科学中一项重要的研究领域，它涉及计算机如何理解和处理人类的语言。
自然语言处理是由计算模型推动发展起来的，它可以帮助计算机更好地理解人类的语言，减少人机交互中的误解和错误。
2. 语言模型语言模型是一种计算模型，用于捕捉语言中的各种结构和规律。
它可以帮助语言学家们对语言进行更深入的分析和解释。
语言模型也广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别等领域。
计算语言学Part2高级语言及其语法描述
文法的直观概念
关于文法的定义
定义3.1
文法G定义为四元组（VN, VT, P, S）。 其中VN为非终结符号（或语法实体，或变量）集；VT为终结符 号集；P为产生式（也称规则）的集合；VN, VT和P是非空有穷 集。S称做识别符号或开始符号，是一个非终结符（S∈ VN）， 至少要在一条规则中作为左部出现。 VN和VT不含公共元素，即VN∩VT=Φ。通常V表示VN∪VT，V称 为文法G的字母表或字汇表。
Part2 高级语言及其语法描述
授课：胡静
内容提要
预备知识——形式语言基础 程序语言的定义（语法定义、语义定义） 高级语言的一般特性（程序结构、数据类型和操作、 语句与控制结构） 程序语言的文法
文法的类型 上下文无关文法及其语法树 有关文法实用中的一些说明
预备知识
更多的概念和一些约定
A, B, C, … 用来表示非终结符 a, b, c, … 表示终结符 …, X, Y, Z 可以用来表示终结符或者非终结符 …, w, x, y, z 表示终结符号串 α, β, γ, δ, … 表示由终结符或非终结符构成的符号串 在产生式A→α中，
语句与控制结构
表达式：一个表达式是由运算量（操作数，即数据引 用或函数调用）和算符组成的。 语句：不同程序语言含有不同形式和功能的各种语句
执行语句：描述程序的动作，分为赋值语句、控制语 句、输入/输出语句； 说明性语句：定义各种不同数据类型的变量或运算 从形式上分，语句可以分为简单句、复合句和分程序 等。
程序语言的定义
程序语言的语法定义
所谓一个语言的语法是指这样一组规则，用它可以形 成和产生一个合式的程序。这些规则一部分称为词法 规则则，另一部分称为语法规则（或产生规则）
计算语言学
计算语言学计算语言学（computerlanguagestudy），是20世纪50年代初期形成的一门新兴学科，它以当时非常先进的数理逻辑和集合论为基础，借助电子计算机这一工具而得到迅速发展。
1。
计算语言学研究对象及内容计算语言学是从理论上研究各种计算问题所用的语言及其相关问题的学科。
其中主要有两个方面：①理论语言学，研究语言规律及其应用; ②应用语言学，研究各类计算问题的语言实现方法及实际问题解决。
2。
计算语言学研究的目的主要是：计算机设备的开发；计算机程序语言和操作系统的设计；计算机程序自动化、智能化、人工智能化等的研究；计算机在教育、科技、经济领域中的应用。
它是语言学的一个分支学科，主要研究各类计算问题的语言实现方法及其程序系统的描述、设计、分析、研制、使用与评价等。
3。
计算语言学的学科性质与学科体系计算语言学是一门多层次的综合学科。
它是一门由几十种甚至上百种语言组成的巨大语言体系。
它不仅包括一般程序设计语言（如FORTRAN， COBOL等），还包括像数据结构、数据库语言、图形处理语言、计算机算法等专业计算语言。
同时，计算语言学又是由几十个语言组成的独立的学科群。
它们可以根据需要加以分类、整理或组织。
按照语言功能划分为语法语言学和语义语言学两大部分。
4。
计算语言学的发展历史与前景计算语言学在美国产生于20世纪50年代末60年代初。
60年代后期，在西欧一些国家发展很快。
在我国，尽管起步较晚，但也引起了人们的重视。
特别是80年代中期，国家“七五”重点攻关项目“计算机辅助汉语教学软件系统”的研究与开发成功，标志着我国计算语言学的研究进入了一个新阶段。
5。
计算语言学在社会上的应用5。
计算语言学在社会上的应用计算语言学已经广泛地应用于各种计算机应用系统，成为社会最为关注的热门课题之一。
有关单位正在不断推出各种与计算机有关的计算语言学的应用软件。
它们使计算机应用系统的普及推广更加深入。
在一定意义上说，计算机本身就是一个不错的信息处理工具，能够完成某些运算与控制。
Computational_Linguistics_01计算语言学概论
名称
授课时间授课地点助教
平时成绩期末笔试
计算语言学是一门交叉学科。
计算语言
语言障碍
终极目标当前目标
建立形式化的适于计算机处理的语言模研制分析、生成以及处理语言的各种算
规则方法举例
计算语言学的研究方法
用上述规则分析句子“the boy saw the girl with a telescope”
All grammar leak (Sapir 1921)
一般而言，很多基于规则的系统不能满
融合规则驱动和数据驱动的方法
著名的例子
联机机器翻译网站
联机
信息检索系统Google
文本数据结构化
文本分类（自动判别文本的类别）音字转换（汉字整句输入法）
拼写检查和自动勘校系统。
计算语言学(2024)
造性。
18
2024/1/29
05
CATALOGUE
语音识别与合成
19
语音识别的原理
声学建模
将输入的语音信号转换为声学特 征向量，如梅尔频率倒谱系数（ MFCC），以描述语音的声学特
性。
2024/1/29
语言建模
构建语言模型来描述词与词之间的 概率关系，常用的有N-gram模型 和神经网络语言模型。
2024/1/29
12
句法分析
句子结构分析
确定句子中词汇之间的结构关系，如主谓宾、定状补 等。
依存关系分析
分析句子中词汇之间的依存关系，如动词与其宾语、 形容词与其修饰的名词等。
短语结构分析
识别并分析句子中的短语结构，如名词短语、动词短 语等。
2024/1/29
13
语义理解
词汇语义
理解词汇在特定上下文中的含义和用法。
1 2
个性化语言处理技术的发展
随着个性化需求的不断增长，计算语言学将更加 注重个性化语言处理技术的研究和应用，如个性 化推荐、情感分析等。
多模态语言处理的深度融合
未来计算语言学将更加注重多模态语言处理的深 度融合，实现文本、语音、图像等多种信息的联 合处理和应用。
语言智能的进一步提升
3
随着计算语言学技术的不断发展，语言智能将得 以进一步提升，实现更加自然、高效的人机交互 和智能应用。
基于规则的翻译
通过预设的语法和词汇规则进行翻译，这种方法需要大量的手工编 码规则。
基于统计的翻译
利用大量的双语语料库进行统计学习，构建翻译模型。这种方法可 以自动从语料库中学习翻译规则，避免了手工编码的繁琐。
基于神经网络的翻译
通过深度学习技术，构建大规模的神经网络模型进行翻译。这种方法 可以自动学习语言的复杂特征，并实现更加准确的翻译。
计算语言学概论课件
计算语言学的重要性
社会需求
随着信息技术的快速发展，社会 对自然语言处理的需求日益增长 ，计算语言学在信息检索、机器 翻译、语音识别等领域具有广泛
的应用前景。
学术价值
计算语言学为语言学、计算机科 学等相关学科提供了新的研究方 法和思路，有助于推动相关学科
的发展。
技术创新
计算语言学的技术突破和创新， 将推动人工智能、大数据等领域 的进步，为社会发展带来更多机
信息抽取是从非结构化文本中提 取结构化信息的过程，如从新闻 报道中提取事件、时间、地点等
关键信息。
信息抽取技术广泛应用于知识图 谱构建、问答系统等领域。
信息抽取的关键技术包括实体识 别、关系抽取、事件抽取等。
机器翻译
机器翻译是利用计算机自动将一 种语言的文本转换为另一种语言
的文本的过程。
机器翻译技术已经取得了显著的 进步，如基于神经网络的机器翻
深度学习在NLP领域的应用取得了显著成果，如词向量表示、序列标注、生成模型 等。
文本挖掘
文本挖掘是从大量文本数据中 提取有用信息的过程，包括文 本分类、聚类、情感分析等。
文本挖掘技术广泛应用于信息 检索、舆情分析、企业竞争情 报等领域。
文本挖掘的关键技术包括特征 提取、文本表示、模型评估等 。
信息抽取
感谢观看
REPORTING
情感分析
计算语言学可以帮助智能客服系统识别用户的情感倾向，从而提供 更加贴心、个性化的服务。
自动回复
利用计算语言学的方法，智能客服系统可以自动回复用户的咨询， 提高服务效率。
在机器翻译中的应用
1 2
语言对齐
计算语言学可以帮助机器翻译系统识别源语言和 目标语言之间的对应关系，提高翻译的准确度。
计算语言学
语音合成： 语音合成：将可视的文本信息转化为可听的 语音信息。 语音信息。 现在语音识别技术还在发展， 现在语音识别技术还在发展，据说可以哑人 手语识别系统借助数据手套, 手语识别系统借助数据手套,将哑人在会话过 程中的手的运动信息提取出来进行识别, 程中的手的运动信息提取出来进行识别 , 提 取其中的语义,并通过语音合成, 取其中的语义,并通过语音合成,最终将他们 的手语信息翻译成语音并输出, 的手语信息翻译成语音并输出 , 便于听力健 全人理解。 全人理解。
印刷汉字识别技术主要包括：
(1) 扫描输入文本图象。 扫描输入文本图象 输入文本图象。 (2) 图象的预处理，包括倾斜校正和滤除干扰噪声等。 图象的预处理 包括倾斜校正和滤除干扰噪声等。 预处理， (3) 图象版面分析和理解。区分出文本段落及排版顺序，图象、 图象版面分析和理解。区分出文本段落及排版顺序，图象、 表格的区域；对于文本区域将进行识别处理， 表格的区域；对于文本区域将进行识别处理，对于表格区域进行 专用的表格分析及识别处理，对于图象区域进行压缩或简单存储。 专用的表格分析及识别处理，对于图象区域进行压缩或简单存储。 (4)行字切分：图象的行切分和字切分。 行字切分： 行字切分 图象的行切分和字切分。 (5)特征提取：提取单字图象统计特征或结构特征。 特征提取： 特征提取 提取单字图象统计特征或结构特征。 (6)文字识别：基于单字图象特征的模式分类。将被分类的模式 文字识别： 文字识别 基于单字图象特征的模式分类。 赋予识别结果。 赋予识别结果。 (7)后处理：识别结果的编辑修改后处理。利用词义、词频、语 后处理：识别结果的编辑修改后处理。利用词义、词频、 后处理 法规则或语料库等语言先验知识对识别结果进行校正的过程。 法规则或语料库等语言先验知识对识别结果进行校正的过程。 其中(4)、(5)和(6)，是印刷汉字识别中最为核心的技术。 、 其中 和 ，是印刷汉字识别中最为核心的技术。
计算机语言与编程基础
计算机语言与编程基础计算机语言与编程基础是计算机科学领域中最基础的知识之一。
它涉及到计算机系统、软件开发和算法设计等方面的内容。
本文将详细介绍计算机语言的类型、编程基础知识以及编程语言的发展历程。
一、计算机语言的类型计算机语言是一种特殊的语言，用于人与计算机之间的信息交流。
根据使用的方式和目的不同，计算机语言可以分为机器语言、汇编语言和高级语言三种类型。
1. 机器语言机器语言是计算机能够直接识别和执行的语言。
它由一系列二进制代码组成，每一个指令或数据对应一个特定的二进制码。
机器语言对于计算机来说最为直接，但是对人类来说却非常晦涩难懂。
2. 汇编语言汇编语言是机器语言的助记符表示形式，使用助记符和简短的字符代替了复杂晦涩的二进制代码。
通过汇编语言，程序员可以更加方便地理解和书写机器指令。
然而，汇编语言的学习和使用相对较为繁琐，需要对硬件结构和指令集有一定的了解。
3. 高级语言高级语言是相对于机器语言和汇编语言而言的。
它使用更接近日常语言的表达方式，具有更高的可读性。
与机器语言和汇编语言不同，高级语言的代码需要通过编译器或解释器来转换为机器语言。
常见的高级语言有C、C++、Java、Python等。
二、编程基础知识了解计算机语言后，学习编程基础知识是成为一名优秀程序员的第一步。
1. 变量与数据类型在编程中，变量是存储数据的容器。
声明变量时，需要指定数据类型，以告诉计算机应该如何解释和处理所存储的数据。
常见的数据类型包括整型、浮点型、字符型、布尔型等。
2. 运算符与表达式运算符用于对数据进行各种运算操作，比如加减乘除、逻辑运算、比较运算等。
运算符可以与操作数组合形成表达式，用于进行计算。
了解各种运算符的优先级和使用方法是编程中重要的基础知识。
3. 条件语句与循环结构条件语句和循环结构是控制程序执行流程的重要工具。
条件语句根据条件的真假来决定执行哪一段代码，常见的有if语句和switch语句。
循环结构用于重复执行某一段代码，常见的有for循环、while循环和do-while循环。
计算语言学
计算语言学计算语言学（computer-aidedgrammars）又称“电脑辅助语言学”或“计算机辅助语言研究”。
它是计算机科学和人工智能技术与语言学相结合的产物，是20世纪50年代末到60年代初语言学中一个新兴的分支学科。
计算语言学的主要任务是利用现代科学技术手段来研究人类的自然语言及其形成过程。
它的研究对象就是大量的自然语言材料，通过建立各种模型、方法、理论来进行定量研究。
计算语言学作为当前语言学中一个崭新的领域，得到了很多语言学家和数学家们的重视。
语言是人类最重要的交际工具，社会上绝大部分的交际活动都需要借助语言才能完成。
人们也离不开语言，可以说没有语言就没有人类社会。
人类的自然语言也在发展变化，人们总结出许多的规律，我们将这些规律运用到语言教学之中，使教学更加符合实际，更加有效。
这是人们对自然语言规律的研究，在此基础上出现了语言教学法，现在应用的还只是一小部分，而且，目前还没有普及化，还不是每个学校都能普及的。
但随着时间的推移，它必将普及。
计算机作为人类科学文化发展的一个标志，已经深入到人类生活的各个角落，深入到生产和科研等领域，并且逐渐走向了社会的各个层面。
然而，如果有一天，计算机不再被当作某种工具，而真正成为人类的一种思维工具，计算机语言也就将成为一种有血有肉的社会语言，以后人们讲话也就将不再是那么困难。
从此，人们不仅可以像今天这样把语言看作是一门科学，而且，还可以像数学那样将语言视作人类智慧的结晶。
这种改变是革命性的，是人类历史上划时代的事件。
语言学家和语言学爱好者正是因为有了这种客观精神，所以才坚持走语言研究的道路，因为这条路可以给他们带来希望。
即使是这种希望并非一定会成功，但至少它会使人们意识到人类文明的进步与伟大，同时，也使他们在探索过程中感到幸福，感到充实。
语言学家们的每一次发现，语言学上的每一点进步，都会促使他们感受到真正的快乐。
每一项科研成果都会带来社会的进步和文明的提高，这种科研和探索本身是幸福的。
计算语言学
计算机语言学来说，全国有几所高校开设了这个方向，一般下设自然语言处理，机器翻译，信息检索等分支。
论实力来说北大，哈工大，复旦大学在这方面有很强的实力，区别在于北大计算语言所侧重语言学资源的构造，比如汉语词典，什么人民日报词性标注语料库等等，要知道研究计算语言学，资源是必不可少的。
哈工大拥有全世界最大的自然语言研究中心（其实就是全国规模最大的，当然就是全世界最大的了，呵呵！）主要以应用为主，资源不及北大，主要是因为北大有北大中文系为依托。
因为计算机语言学会涉及很多语言学的知识，这是工科院校所不具备的。
所以哈工大以应用为主，要知道微软拼音输入法就是由哈工大王晓龙教授研发的，所以在这方面，哈工大实力也是不容小视，只是地理位置上稍稍欠缺一点。
复旦大学有个上海市智能信息处理重点实验室，里面很多牛人，其中有搞自然语言处理的。
其他的开设院校有，中科院计算机所，清华，北语，东北大学，大连理工大学，山西大学等等。
南京大学好像有机器翻译。
基本上就是这些了，每个学校不管名气如何，都是有一两个很厉害的导师做支撑的，比如东北大学，山西大学。
这些教授的相关信息都是可以从网上查得到的。
一学校北京语言大学(国内对外汉语系第一!)南京大学北京大学北京师范大学北京外国语大学上海外国语大学吉林大学黑龙江大学厦门大学暨南大学广东外语外贸大学这几个大学从师资到生源到环境, 一流.北京语言大学，2006年中国大学研究生院文学类A等学校排名13，“对外汉语”教学界的“大哥大”。
顺便提一句，“对外汉语”教学现在还不是一个专业，而仅是一个研究方向，因为到目前为止它仍是一个三级学科，通常都设置在“语言学及应用语言学”这个专业下面，作为它的一个研究方向。
北京语言大学招收属于文学硕士的“对外汉语”教学的研究生和属于教育学硕士的“课程与教学论”专业的“对外汉语”教学的研究生。
考试的内容基本相同，语言学概论，现代汉语，古代汉语。
“课程与教学论”专业要多考一个“对外汉语教学概论”。
计算语言学(全套课件114P)
计算语言学的发展简史
• 1950 － 1960年代 Warren Weaver(1949) Turing Test(1950)The first MTs(1954) • 1960 － 1970年代 ALPAC(1964-1966) • 1970 － 1990年代 Searle’s Chinese Room(1980) The first PC version of MTs(early 1980s) • 1990 － 至今 MT is available on the Web(1994)
主要的技术和方法基于知识的方法17上下文无关文法的扩充hpsg文法headdrivenphrasestructuregrammar对文法增加复杂特征主要的技术和方法基于知识的方法18上下文无关文法的扩充hpsg主要的技术和方法基于知识的方法19上下文无关文法的扩充hpsg主要的运算合一运算1检查特征属性是否兼容2如果兼容那么将两个负责特征集的信息合并主要的技术和方法基于知识的方法20上下文无关文法的扩充hpsg主要的技术和方法基于知识的方法21树邻接文法初始树i树
6
思考 • 人用来交际的“语言”具有什么样的性质？ 这些性质又是如何影响交际过程的？ • 人用来交际的“语言”跟机器可以“理解” 的语言有什么样的关系？ • 人是如何运用“语言”进行交际的？ • 人运用语言进行交际的过程是否可以描述 为一个机械的过程？ • 什么叫做“理解”一种语言？
7
机器语言 vs自然语言
我是四川大学的老师。
27
主要的技术和方法 – 基于知识的方法（7） • 汉语句子切分存在的问题 交集型歧义 AB和BC都是词典中的词，如果待切分字串 中包含ABC，则可能切分成AB和C，以及A 和BC。如 网球场 组合型歧义 AB和A，B都是词典中的词，如果待切分字 串中包含AB，则可能切分为AB以及A和B。 如 个人
计算语言学
7
形式语法 (2)
• 起始符S
– S属于VN – 相当于句法范畴中的句子
• 重写式规则（Rewriting Rules）的有限集合P 产生式规则（Production Rules）的有限集合P – 基本形式： α β – 含义：将α改写成β – α和β是终结符和非终结符组成的串 – α非空， β可以为空
计算语言学讲义(03上)形式语言与自动机
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语法的判定复杂度
• PSG：半可判定
对于一个属于0型语言的句子L，总可以在确定步内 判断出“是”；但对于一个不属于0型语言的句子L’， 不存在一个算法，可以在确定步内判断出“否”。
• CSG：可判定，复杂度：NP完全 • CFG：可判定，复杂度：多项式 • RG：可判定，复杂度：线性
β2×P+ R
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计算语言学讲义(03上)形式语言与自动机
内容提要
计算语言学讲义(03上)形式语言与自动机
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内容提要
计算语言学讲义(03上)形式语言与自动机
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词典检索算法 (1)
• 词典检索算法的性能评价
– 时间复杂度 – 空间复杂度 – 检索方式
• 精确匹配检索 • 前缀匹配检索
– 检索句子中某个位置开始的所有词 – 检索句子中某个位置开始的最长词
• 与乔姆斯基语法层级相交叉的语法类别
计算语言学讲义(03上)形式语言与自动机
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用什么语法描述自然语言
• 正则语法描述能力太弱、上下文有关语法计算 复杂度太高，上下文无关语法使用最为普遍 • 从描述能力上说，上下文无关语法不足以描述 自然语言——自然语言中上下文相关的情况非 常常见 • 从计算复杂度来说，上下文无关语法的复杂度 是多项式的，其复杂度可以忍受 • 为弥补上下文无关语法描述能力的不足 ，需要 加上一些其他手段扩充其描述能力
第六讲 计算语言学
• 1898年,德国学者F.W.Kaeding统计了德语 词汇的在文本中的出现频率,编制了世界上 一部频率词典《德语频率词典》。 • 1904年,波兰语言学家Baudouin De Courtenay指出,语言学家不仅应当掌握初 等数学,而且还要掌握高等数学。他表示坚 信,语言学将日益接近精密科学,并将根据 数学的模式,更多地扩展量的概念,发展新 的演绎思想的方法。
• • • •
4、计算语言学的进一步发展 音字转换：语音识别、拼音输入 自动文摘：自动给出一篇或多篇文章的摘要 信息检索：在海量的信息准确找到你所需要的信 息 • 信息过滤：信息过滤是大规模内容处理的另一种 典型应用。它是对陆续到达的信息进行过滤操作, 将符合用户需求的信息保留，将不符合用户需求 的信息过滤掉。通常可分为不良信息过滤和个性 化信息过滤：不良信息过滤一般指过滤掉暴力反 动色情等信息；个性化信息过滤类似于信息检索， 帮助用户返回感兴趣的东西。
语言学
计算机 计算语言学
数学
•计算语言学（Computational
Linguistics）指的是这样一门学科，它通过建立 形式化的数学模型， 来分析、处理自然语言，
/
/并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程， /从而达到以机器来模拟人的部分乃利用计算计研究和 处理自然语言的学科。
语言学自己的准备： • 1、《圣经· 创世纪》中“巴比塔”的传说。
《旧约·创世纪》第11章讲述了“通天塔”的故事。 很久很久以前，天下的人都居住在一个叫做古巴比伦 的地方，那时候人们都使用同一种语言。后来，古巴 比伦人计划修建一座塔，塔顶要高耸入云，直达天庭， 以显示人们的团结和力量。塔越建越高，惊动了天庭 的耶和华。他想，现在天下的人都是一个民族，都说 一种语言，他们团结一致，什么奇迹都可以创造，那 神还怎么去统治人类？于是上帝便决定要惩罚惩罚人 类。他施魔法变乱了人们的口音，使他们无法沟通， 高塔因此无法继续建造下去。最后，上帝还把人类驱 散到地球的各个角落。
计算语言学
计算语言学计算语言学是一门研究计算机科学和语言学交叉领域的学科。
它致力于使用计算机技术处理和分析自然语言数据，以便更好地理解语言的结构和特性。
随着计算机技术的不断发展，计算语言学在机器翻译、自然语言处理、语音识别等领域得到了广泛应用。
自然语言处理自然语言处理是计算语言学的一个重要分支，它旨在让计算机能够理解、分析和生成自然语言。
通过自然语言处理技术，计算机可以识别文本中的实体、关系、情感等信息，从而实现文本分类、信息检索、问答系统等功能。
自然语言处理的发展为人机交互提供了便利，使得计算机能够更好地融入日常生活中。
机器翻译机器翻译是计算语言学的另一个重要应用领域，它通过计算机技术将一种自然语言文本翻译成另一种自然语言文本。
机器翻译的目标是实现精准、流畅的语言转换，为跨语言沟通提供便利。
随着深度学习等技术的发展，机器翻译的质量不断提升，逐渐走向实用化和普及化。
语音识别语音识别是计算语言学的另一项重要应用，它旨在让计算机能够识别和理解人类的语音输入。
通过语音识别技术，用户可以通过口语指令操控设备、与系统交互，实现语音搜索、语音助手等功能。
随着深度学习技术的发展，语音识别的准确率和响应速度得到了显著提升，为智能家居、智能汽车等领域的发展提供了技术支持。
总结计算语言学作为计算机科学和语言学的交叉学科，在自然语言处理、机器翻译、语音识别等领域都有着广泛的应用前景。
随着计算机技术的不断进步和发展，计算语言学必将在促进人机交互、推动科技创新等方面发挥更为重要的作用。
希望未来能有更多创新技术的应用，让计算语言学在数字时代发挥更大的作用。
计算语言学 博士申请
计算语言学博士申请全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：计算语言学是一门交叉性的学科，结合了计算机科学和语言学的知识，旨在研究和开发用计算机处理语言信息的方法和技术。
在当今信息爆炸的时代，计算语言学的重要性日益凸显。
而攻读计算语言学博士学位，可以让我更深入地探索这个领域，提升自己的研究能力和学术水平。
我选择攻读计算语言学博士学位的主要原因是出于对语言和计算机的双重兴趣。
在本科阶段的学习中，我选择了这两个领域作为我的主修和辅修专业，并在其中取得了不错的成绩。
我对编程、算法和数据结构有着浓厚的兴趣，同时对语言学的研究也很感兴趣。
我相信计算语言学是将我所学的两个领域结合起来的最好途径，能够为我提供更多的学术挑战和发展空间。
攻读计算语言学博士学位也是为了深入探究自然语言处理的前沿问题。
自然语言处理是计算语言学的一个重要分支，是将计算机技术应用到语言学中，以理解、生成和处理自然语言的信息。
我希望通过攻读博士学位，能够深入研究自然语言处理领域的前沿问题，探索新的方法和技术，为实现人机交互、智能搜索、文本挖掘等应用做出更多的贡献。
攻读计算语言学博士学位也能够为我的职业发展打下坚实的基础。
计算语言学是一个不断发展和变化的领域，拥有博士学位将使我在学术界和产业界都有更广阔的发展机会。
我希望通过博士学位的学习和研究，能够积累更多的经验和专业知识，成为一名优秀的研究人员或学者，为推动计算语言学领域的发展做出自己的贡献。
在选择攻读计算语言学博士学位的研究方向时，我将主要关注以下几个方面：1. 语言模型和文本生成：通过研究语言模型和文本生成技术，可以进一步提高机器对自然语言的理解和表达能力，为文本生成、机器翻译等任务提供更准确和流畅的输出。
2. 信息抽取和知识图谱：通过信息抽取和知识图谱的技术，可以将大量的文本信息转化为结构化的知识图谱，为语义搜索、推荐系统等应用提供更精准和智能的服务。
3. 对话系统和情感分析：通过研究对话系统和情感分析技术，可以实现更智能和人性化的人机对话交互，为智能客服、情感识别等领域提供更多的应用场景。
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授课内容
• • • • • • 计算语言学概论 词典 语料库 词法分析 句法分析 机器翻译的主流技术
参考教材
• James Allen, Natural Language Understanding, The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., 1995. • 翁富良，王野翊，《计算语言学导论》， 中国社会科学出版社，1998。 • 冯志伟，计算语言学基础，商务印书馆， 2001。
计算语言学(0)
侯宏旭 – 通过对用于机器翻译的语言学、计算语言学、 自然语言处理等方面技术、方法的学习，让研 究生掌握基本的机器翻译理论知识、掌握机器 翻译研究中常用的概念和方法，使研究生具有 初步的机器翻译理论方面的研究能力
• 计算语言学
– 利用形式化的数学模型来分析、处理自然语言 – 围绕机器翻译这一主要问题讲述计算语言学方 法
授课方法
• 学时和学分
– 2学分 – 32学时
• 学习方法
– 讲授：教授基本知识 – 报告：由研究生学习论文后报告、讨论
课程考核
• 平时成绩
– 出勤和报告情况
• 期末考试
– 开卷考试
• 课程论文
– 完成一个设计题目 – 根据设计完成一篇论文
网络资源
• • • • • ACL主页： NLP新闻组：comp.ai.nat-lang LDC： Chinese LDC: 中文自然语言处理开放平台：
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• 计算所自然语言处理研究组：
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• 北京大学计算语言学研究所：
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