计算机语言与自然语言的比较研究
计算语言学(CL)与自然语言处理(NLP)
通过文本挖掘技术对大量文本进行情感倾向性分析，应用于产品 评价、舆情监控等领域。
信息提取
从非结构化文本中提取出关键信息，如实体识别、关系抽取等，用 于构建知识图谱、智能推荐等。
搜索引擎
信息检索技术是实现搜索引擎的核心，通过高效的索引和查询算法 ，为用户提供准确的搜索结果。
其他领域应用及案例
。
计算语言学作为语言学与计算 机科学的交叉学科，为自然语 言处理提供了理论基础和技术
支持。
发展趋势及应用前景
深度学习技术在自然语言处理领域的应 用日益广泛，如循环神经网络（RNN ）、长短期记忆网络（LSTM）和自注
意力机制（Self-Attention）等。
随着预训练语言模型（如BERT、GPT 系列）的兴起，自然语言处理任务在性
和高效性能。
无监督与半监督学习
利用大量未标注数据进行无监督或半 监督学习，减少对标注数据的依赖。
多模态融合
探索将文本、图像、音频等多种模态 信息融合的方法，提高NLP系统的理 解和生成能力。
THANKS。
编程语言与编译原理
研究计算机编程语言的语法、 语义和编译技术，实现人类与 计算机之间的交互。
算法与数据结构
研究如何有效地组织和处理数 据，以及设计解决问题的算法 。
操作系统
管理计算机硬件与软件资源， 为应用程序提供运行环境和服 务。
数据库与信息系统
研究如何有效地存储、管理和 检索大量数据，以及构建基于 数据库的信息系统。
自然语言生成
根据特定主题或要求，自动生成 结构合理、语义通顺的自然语言 文本，应用于新闻报道、文学创 作等领域。
对话系统
实现更加自然、流畅的人机对话 ，提高用户体验和满意度，应用 于智能家居、智能车载等领域。
自然语言和计算机语言之间的文字和符号来描述算法
自然语言和计算机语言之间的文字和符号来描述算法自然语言和计算机语言是两种截然不同的表达方式，前者是人类交流的工具，后者则是计算机理解和执行的指令。
然而，尽管它们的本质大相径庭，我们仍可以利用这两种语言来描述算法。
这种方法称为算法的文字描述，也称为算法的艺术描述。
这种方法旨在将复杂的算法过程用易于理解的方式表达出来，同时提供对算法工作的直观理解。
一、文字描述的优势1. 直观性：通过文字描述，我们可以更直观地理解算法的过程和结果。
这种方式能够更好地展现算法的设计思路和决策过程，有助于读者理解算法的运作方式。
2. 通用性：文字描述不受编程语言的限制，可以在任何支持自然语言的环境中运行。
这意味着，无论使用哪种编程语言，我们都可以使用文字描述来解释和理解算法。
3. 灵活性：文字描述可以灵活地适应不同的场景和需求。
它可以用于解释复杂的算法过程，也可以用于向不熟悉编程的人解释算法的基本概念。
二、使用符号语言虽然文字描述有其独特的优势，但我们也需要注意，对于某些复杂或高级的算法，仅用文字描述可能无法清晰地表达。
在这种情况下，我们可以使用符号语言来辅助描述。
符号语言是一种专门为描述算法而设计的语言，它使用特定的符号和词汇来表示算法的各个部分。
使用符号语言可以更清晰地表达算法的结构和逻辑，帮助读者更好地理解算法的工作原理。
三、如何使用文字和符号描述算法在描述算法时，我们通常会先使用文字描述来解释算法的基本思路和决策过程，然后再使用符号语言来详细描述算法的各个部分和细节。
例如，我们可以先使用文字描述一个搜索算法的基本思路：“在列表中查找一个元素，如果找到则返回该元素的位置，否则返回一个错误代码。
”然后，我们可以使用符号语言来描述具体的搜索过程，如“遍历列表直到找到目标元素或到达列表末尾”。
需要注意的是，使用符号语言时，我们需要确保所选用的符号和词汇能够准确地表达算法的各个部分和细节，以便读者能够理解和应用这些算法。
同时，我们也需要根据不同的需求和场景选择合适的符号语言，例如对于需要高级数学知识的读者，我们可能需要使用更复杂的符号语言来描述算法。
自然语言处理研究报告
自然语言处理研究报告自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成自然语言。
近年来，随着深度学习和大数据技术的发展，NLP取得了显著的进展，应用范围不断扩大，对社会生产生活带来了深远影响。
一、NLP的基本任务NLP的基本任务包括文本分类、文本生成、情感分析、词性标注、问答系统等。
文本分类指通过训练模型将文本归类到相应的类别；文本生成指根据给定的上下文生成新的文本；情感分析用于分析文本中的情感倾向；词性标注用于给文本中的词汇标注相应的词性等。
二、NLP的主要技术1. 分词技术分词是将一段连续的文本切分成若干个词语的过程，是NLP的基础环节。
传统的分词方法主要基于规则和词典匹配，而近年来，基于深度学习的分词方法也取得了显著的进展。
2. 词向量表示词向量表示是将文本中的词语转化为向量形式，以便计算机能够处理。
传统的词向量表示方法，如词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF方法，存在维度灾难和语义鸿沟等问题。
而Word2Vec、GloVe和BERT等算法的出现，使得词向量表示更加准确和有意义。
3. 语言模型语言模型的目标是估计一段给定文本的概率分布，以便用于文本生成和预测等任务。
传统的语言模型采用n-gram模型，而近年来，基于循环神经网络（RNN）和Transformer等结构的语言模型取得了突破性进展。
4. 神经网络模型神经网络模型在NLP中的应用越来越广泛，尤其是基于深度学习的神经网络模型。
例如，卷积神经网络（CNN）在文本分类和情感分析中取得了优秀的效果；长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）则在机器翻译和语言生成等任务上表现出色。
三、NLP的应用领域NLP的应用领域非常广泛，覆盖了教育、医疗、金融、社交媒体等众多领域。
例如，在教育领域，NLP可以应用于智能教育系统，帮助学生进行作文评测和语法纠错；在医疗领域，NLP可以用于医疗文书的自动化处理和疾病预测等；在金融行业，NLP可以用于情感分析判断股市的涨跌情况。
计算机与自然语言的理解
论 。[ 2 ] 自然语言与人工语言的区别 ,主要表现在下面
四个方面 : ①自然语言中充满歧义 ,而人工语言的歧 义是可以控制的 。 ②自然语言的结构复杂多样 ,而 人工语言的结构则相对简单。 ③自然语言的语义表 达千变万化 ,迄今还没有一种简单而通用的途径来 描述它 。而人工语 言的语义则可以 由人来直接定 义 。 ④自然语言的结构和语义之间有着错综复杂的 联系 ,一般不存在一一对应的同构关系 ,而人工语言 则常常可以把结构和语义分别进行处理 ,人工语言 的结构和语义之间有着整齐的一一对应的同构 关系 。[ 3]
我们先来认识一 下什么叫做“自然 语言 ”。自 然语言在这里指的是人类进行交际所使用的语言。 人类使用的语言语种很多 ,有汉语 、英语、俄语 、日语 等等 。这些语言都属于“自然语言 ”。“自然语言 ” 是相对于“机器语言 ”而 提出来的 。所谓“机 器语 言 ”,是人类按照一定的规律 ,用二进位制数码 ,为 电子计算机编制的机器指令的集合 。“机器指令的 集合 ”这句话 ,不太好理解 ,我们可以把它改成比较 通俗的说法 :“供电子计算机使用的语言 ,就是机器 语言 。”和形式语言相对来说 ,机器语言是一种特殊 的形式语言 ,是一种经过严格定义的形式化的符号 语言 。由于“自然语言 ”和“机器语言 ”是作为矛盾 的对立面而提出来的 ,因此在讨论“自然语言 ”特点 的时候 ,我 们可以 把这两 种语 言对 比着 来进行 讨
(社会科学版 ) Science ( Soc ial
Sciences
Edition)
Feb. 2010
Vol. 13 No. 1
计算机与自然语言陕西 汉中 723000)
摘要 :自然语言是相 对于 机器 语言提 出来的 。在 计算机 看来 ,自然语 言是一 种不 好“理 解 ”的语 言 ,可以从 逻 辑 、语法 、语义三方面来理解使计算机感到困惑的问题 。这些困惑不解决 ,“人工智能 ”只能是一句空话 。 关键词 :自然语言 ;机器语言 ;人工 语言 ;应用和前景 中图分类号 : TP3 - 05 文献标识码 :A
计算机语言与自然语言种类的比较
计算机语言与自然语言种类的比较计算机语言和自然语言是两种截然不同的信息传递方式，它们在语法、语义、表达方式等方面存在着显著的差异。
本文将从多个角度对计算机语言和自然语言进行比较，以便更好地理解这两种信息传递方式的特点和优劣。
一、基本概念计算机语言是一种用于人与计算机之间进行交流的语言，它通过特定的符号、数字、指令等方式，将人类的思维和行为转化为计算机可以理解和执行的代码。
计算机语言可以分为低级语言和高级语言两种，低级语言直接控制计算机硬件，而高级语言则更加接近人类的日常语言，易于理解和使用。
自然语言则是指人类使用的语言，它是一种用于人与人之间进行交流的语言，包含了语音、语法、语义等多个方面的要素。
自然语言具有非常丰富的表达能力和复杂的社会文化背景，是人们日常生活中不可或缺的一部分。
二、语法结构计算机语言的语法结构通常比较简单，易于学习和掌握。
例如，汇编语言中的指令通常只有几个字符，而且语法规则比较固定。
相比之下，自然语言的语法结构则非常复杂，不同的语言有不同的语法规则和表达方式。
例如，汉语中的词语和句子结构需要遵循一定的规则，而英语中的时态和语态则需要根据语境进行判断。
三、语义表达计算机语言和自然语言的语义表达方式也存在明显的差异。
计算机语言通常只能表达简单的概念和指令，而不能表达复杂的情感和思想。
相比之下，自然语言的语义表达则更加丰富和灵活，可以表达各种情感、态度和思想。
此外，自然语言还具有很强的文化和社会背景，不同的文化和社会环境会对语言的语义产生不同的影响。
四、学习难度计算机语言的学习难度相对较低，因为它们通常比较简单明了，易于理解和掌握。
相比之下，自然语言的学习难度则较高，因为它们包含了大量的文化和历史背景，需要长时间的积累和学习才能掌握。
此外，不同的人对同一种自然语言的掌握程度也可能存在差异，因为每个人的语言能力和学习方式都不同。
五、应用范围计算机语言的应用范围非常广泛，从简单的编程工具到复杂的操作系统和人工智能系统，都需要使用计算机语言进行编程。
计算机语言与自然语言的异同与联系
计算机语言与自然语言的异同与联系计算机语言和自然语言是人类用来进行沟通和交流的两种不同形式的语言。
计算机语言是人们用来编写计算机程序的一种特殊语言，而自然语言是人们日常生活中使用的语言，例如中文、英语等。
尽管计算机语言和自然语言在形式和用途上存在着显著的差异，但它们在某些方面也有一些联系和相似之处。
下面我们将详细探讨计算机语言与自然语言的异同与联系。
一、异同点1.形式上的差异：计算机语言是一种结构化的、严格规范的语言，它包含了不同的语法规则和编写格式，旨在向计算机传递指令和实现特定功能。
与之相对，自然语言灵活多变，不受严格的语法规则束缚，更适合进行日常交流和表达感情。
2.功能上的差异：计算机语言主要用于编程和设计软件，通过具体的指令和命令让计算机执行特定的任务。
自然语言则更注重人际交流和信息传递，能够表达情感、描述事物、进行讨论和辩论等多种功能。
3.应用领域的差异：计算机语言广泛应用于计算机科学、软件工程、人工智能等领域，用于编写程序、设计算法等。
自然语言则被广泛应用于教育、新闻传媒、社交媒体和文学创作等领域。
4.交流对象的差异：计算机语言是面向机器和计算机系统的，旨在与机器进行交互。
而自然语言更注重与人进行交流和沟通，是人类之间交流的主要方式。
二、联系点1.语法规则：尽管计算机语言和自然语言的语法规则有所不同，但它们都有一定的语法规则和结构，用于确保信息的准确传递。
语法规则对于两种语言的学习和使用都是必不可少的。
2.信息传递：计算机语言和自然语言都是人类用来传递信息的工具。
计算机语言通过代码和指令向机器传达具体任务和操作，而自然语言通过口头或书面形式传递思想、观点和情感。
3.语义和上下文：计算机语言和自然语言都涉及语义和上下文的理解。
计算机语言通过编写代码来创建程序和算法，需要理解变量、函数等符号的含义和上下文关系。
自然语言的理解也涉及到对词汇、语义的辨别和理解。
4.交互性：虽然计算机语言主要是与计算机系统交互，而自然语言是人与人之间的交流，但两种语言在交互性方面都有着共性。
计算机辅助语言学中的自然语言生成技术研究
计算机辅助语言学中的自然语言生成技术研究自然语言生成技术（Natural Language Generation，简称NLG）是语言计算领域的一个重要分支。
它的主要目的是通过代码编写，实现计算机生成自然语言的过程。
作为人工智能领域中的一项关键技术，自然语言生成技术在智能客服、广告营销、新闻编写、智能翻译等领域中的应用已经逐渐得到了广泛的应用。
与人类的语言表达模式一样，自然语言生成技术也有着非常多的具体应用模型。
其中较为常见的主要包括文本摘要、自动问答、句子生成、文本翻译以及对话转化等。
其中，文本摘要技术是指将一段或多段文章转化为简短凝练的文字摘要，去掉细节并保留核心信息。
这项技术广泛存在于医学、新闻、法律等行业中，可以自动生成新闻报道、学术论文摘要等重要的文本信息。
另外自动问答技术可以将用户提出的问题转化为自然语言的问答形式，然后通过计算机反馈答案，这是便捷高效的知识获取方式。
相较于搜索引擎的结果与筛选，自动问答系统更加的便捷与及时。
在自然语言生成技术中，不同的模型有着不同的实现方式。
在句子生成技术中，一个常见的模型是条件语言模型（Conditional Language Model，简称CLM），它是以条件动态变化为基础的一种语言模型。
那么一旦为一个训练完整的神经网络输入一个条件，CLM就可以根据语境和条件生成一句话，如机器写作、翻译等方向。
这也是许多AI生成的文章或评论中出现的一个模型。
与CLM不同，一种更加高级的句子生成技术是递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN），这种神经网络在语言数据训练过程中，往往会使用循环层来实现在语句中含有远距离依赖的信息。
例如，在一篇自然语言文本中，前提和结论肯定会相互影响，而在RNN中，正是这种循环结构来使得这种联动关系得以体现。
还有一种生成技术是基于模板的自然语言生成技术，该技术与之前提到的基于神经网络的自然语言生成技术有所不同，它主要是将自然语言文本生成部分的过程定义为一个模板匹配操作。
计算机在语言学与自然语言处理中的应用
计算机在语言学与自然语言处理中的应用计算机技术的快速发展使得它逐渐在各个领域展露头角，语言学和自然语言处理也不例外。
计算机在语言学和自然语言处理中的应用给我们带来了许多便利和创新，本文将就这些方面进行探讨。
一、语言学中的计算机应用1. 语音识别技术语音识别技术是计算机在语言学中的一项重要应用。
通过对语言音频的分析和处理，计算机可以将人类的语音转换为可编辑和可操作的文本形式。
这项技术的广泛应用包括语音助手、电话客服、智能家居等。
例如，我们可以通过语音助手与手机进行语音交互，让计算机执行指令，提高我们的生活效率。
2. 机器翻译机器翻译是计算机在语言学领域的另一个重要应用。
借助机器学习和自然语言处理技术，计算机可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
这项技术在国际交流、翻译工作等领域具有重要意义。
例如，谷歌翻译等在线翻译工具已经广泛应用，为我们提供了便捷的跨语言沟通方式。
二、自然语言处理中的计算机应用1. 信息检索与文本挖掘信息检索与文本挖掘是自然语言处理中的重要应用。
计算机通过对大规模文本的处理和分析，可以从中提取并整理出有用的信息。
例如，搜索引擎可以通过关键词搜索提供用户所需的相关文本信息。
文本挖掘技术可以分析海量文本数据，发现其中的规律和趋势，为决策提供依据。
2. 情感分析和情绪检测情感分析和情绪检测是自然语言处理中的一项重要任务。
计算机利用自然语言处理和机器学习技术，可以对文本中所包含的情感和情绪进行分析和检测。
这项技术在社交媒体数据分析、市场调研等方面具有广泛应用。
例如，通过对用户在社交媒体上的评论和发帖进行情感分析，可以了解用户对某个产品或事件的态度和反馈。
三、计算机技术对语言学和自然语言处理的影响计算机技术的发展极大地促进了语言学和自然语言处理的研究和应用。
它为语言学家和研究者提供了更便捷的工具和方法，并加速了语言和文本信息的处理速度。
同时，计算机的出现也催生了新的研究方向，如机器翻译、语音识别等，推动了学科的进一步发展。
(完整版)自然语言和计算机编程语言的比较
自然语言和计算机编程语言的比较周锡令2000年3月23日摘要：计算机在处理编程语言方面的巨大成功和在自然语言处理方面的举步维艰形成了巨大的反差。
“比较”是观察和分析事物的有效方法，把自然语言和人工设计的语言进行一番比较也许能给我们一些工作上的启示。
作为信息传递的媒介，目前的计算机语言和自然语言虽然在外表上有很大差异，但是在实质上的确有不少相通或者互相对应的地方。
从最初的比较简单的计算机语言（例如初期的Basic）到后来越来越复杂的Fortran, C, C++，我们可以看到把自然语言中的一些机制逐步添加到计算给语言中的迹象。
计算机处理自然语言遇到重大困难，而人却能应付如裕，是因为人拥有知识（包括社会生活常识以及各种专业知识），并且具有应用这些知识来“解读”语句的能力。
自然语言是千百年以来为人际交流的目的而发展起来的。
现在，人们越来越多地“上网”，计算机越来越成为这个语言社会中的一个重要的参与者。
人们就会自觉、不自觉地根据计算机的“能力”去总结汉语的规律，反过来影响，甚至改造人们的语言习惯。
一方面，技术向自然语言的深层冲击，另一方面，自然语言向现代技术靠拢，这两方面的发展趋势会和起来，将会是解决“基于语义，基于理解的自然语言处理”这一战略任务的过程中的一个重要特征。
自然语言与编程语言之间的相似点序言经过几十年的全球性的努力，以机器翻译为代表的计算机自然语言处理工作始终没有达到人们预想的境界。
于是我们竟不住要问：为什么电脑处理起“编程语言”来那样轻松自如，可以作好多非常复杂的事情；而在一句普通的自然语言面前却显得像一个大笨蛋呢？自然语言和编程语言的本质区别到底在哪里？自然语言和编程语言显然有很多地方不同。
但是作为“语言”，两者都面临语言使用这所需要的一些要求：（1）有强大的表达能力（能够把事情说清楚）（2）结构化。
人的短时记忆容量不多，信息如果不分层次，无论听说还是阅读都会造成困难。
（3）具有简洁、浓缩表达的机制（使听说双方都不觉得罗嗦）。
自然语言生成技术的研究与应用
自然语言生成技术的研究与应用在当今数字化的时代，自然语言生成技术正以惊人的速度发展，并在众多领域展现出巨大的潜力和影响力。
自然语言生成技术旨在使计算机能够像人类一样生成自然流畅的语言文本，这一技术的突破不仅改变了我们与计算机的交互方式，还为各种应用场景带来了创新和变革。
自然语言生成技术的核心目标是理解人类语言的结构和语义，并能够根据给定的输入或任务生成有意义、连贯且符合语法规则的文本。
为了实现这一目标，研究人员在多个方面进行了深入的探索和研究。
从语言学的角度来看，自然语言生成技术需要对词汇、语法、语义和语用等方面有深入的理解。
词汇是语言的基本单位，计算机需要掌握丰富的词汇知识，并能够根据上下文准确选择合适的词汇。
语法规则则确保生成的文本在结构上的正确性，避免出现语法错误。
语义理解使计算机能够理解词语和句子的含义，从而生成更准确、有意义的文本。
语用知识则帮助计算机考虑语言在不同情境中的使用方式和交际意图。
在技术实现方面，深度学习算法在自然语言生成中发挥了重要作用。
神经网络模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），能够对序列数据进行有效的处理和学习。
通过对大量的文本数据进行训练，这些模型可以学习到语言的模式和规律，从而生成新的文本。
此外，注意力机制的引入使得模型能够更加关注输入文本的关键部分，提高生成质量。
自然语言生成技术在众多领域都有着广泛的应用。
在智能客服领域，它能够自动回答用户的问题，提供及时准确的服务。
当用户向客服咨询产品信息、遇到技术问题或寻求帮助时，自然语言生成技术可以快速生成清晰明了的回答，大大提高了服务效率和用户满意度。
在新闻报道中，自然语言生成技术可以根据数据和事件快速生成新闻稿件。
例如，财经新闻可以通过对金融数据的分析自动生成相关报道，体育新闻可以根据比赛结果和数据生成比赛综述。
这不仅提高了新闻报道的速度，还能够覆盖更多的新闻内容。
在文学创作方面，虽然目前还无法完全替代人类作家，但自然语言生成技术可以为创作者提供灵感和辅助。
计算机语言处理的理论与应用
计算机语言处理的理论与应用计算机语言处理是现代计算机科学中的重要领域，涉及计算机系统如何理解、解释和处理人类语言的技术。
本文将介绍计算机语言处理的基本理论和应用，并探讨其在现实生活中的广泛应用。
一、计算机语言处理的基本理论计算机语言处理的基本理论主要包括自然语言处理和编程语言处理两个方面。
1. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）自然语言处理是计算机对人类语言的理解和生成的过程。
通过分词、词性标注、句法分析、语义分析等技术，计算机可以对人类语言进行智能处理。
在自然语言处理中，语料库的构建和语料库中统计模型的应用是常见的方法。
自然语言处理的研究方向包括机器翻译、情感分析、问答系统等。
2. 编程语言处理编程语言处理是指计算机对编程语言的处理和解释过程。
编程语言是计算机与程序员之间进行通信的媒介，计算机需要能够理解和执行程序员编写的代码。
编程语言处理涉及词法分析、语法分析、语义分析等技术，目的是将程序员编写的代码转化为机器可以执行的指令。
二、计算机语言处理的应用计算机语言处理有许多实际应用，下面列举了其中几个重要的领域。
1. 机器翻译机器翻译是将一种自然语言的文本转化为另一种自然语言的文本。
机器翻译技术可以帮助人们在不同语言之间进行交流和理解。
通过自然语言处理和机器学习的方法，计算机可以自动翻译文章、新闻、文档等内容。
机器翻译的挑战在于处理多义词、语法差异和语种差异等问题。
2. 信息检索与文本挖掘信息检索与文本挖掘是计算机语言处理的另一个重要应用领域。
通过分析和处理大量的文本数据，计算机可以从中提取出有用的信息并进行分类、聚类、关联等操作。
信息检索与文本挖掘常被应用在搜索引擎、推荐系统、舆情分析等领域，帮助人们快速获取所需的信息。
3. 自动问答系统自动问答系统是一种基于自然语言处理的人机对话系统。
它通常由问题理解、信息检索、答案生成和答案排序等模块组成。
通过技术手段，计算机可以理解用户的问题，并从文本数据库或知识图谱中检索相关信息，最终生成准确的答案。
计算机视觉 自然语言理解与交流 认识与推理 机器人 博弈 伦理
计算机视觉、自然语言理解与交流、认识与推理、机器人、博弈和伦理这些领域都是人工智能（AI）研究的重要分支。
1. 计算机视觉：是AI中关于图像和视频处理、识别和理解的技术。
它涵盖了从图像采集到图像解释的整个过程，可以应用于自动驾驶、安全监控、医疗诊断等多个领域。
2. 自然语言理解与交流：是让计算机能理解和生成人类语言的能力。
这包括语音识别、自然语言生成、语义理解等多个方面，使得计算机可以与人进行自然的交互。
3. 认识与推理：是AI中关于知识和思维过程的研究。
它涉及到如何让计算机获取知识、记忆、理解概念，以及如何进行逻辑推理、问题解决等思维活动。
4. 机器人：是AI在实际硬件中的体现，它结合了机械工程、电子工程、计算机科学等多个学科，旨在制造出能够执行复杂任务的自动化机器。
5. 博弈：是AI中关于决策和竞争的研究，尤其在游戏理论上，如围棋、国际象棋等。
它涉及到如何让计算机在策略和战术上做出最优决策。
6. 伦理：是AI研究中不可忽视的部分，随着AI技术的广泛应用，也引发了许多伦理问题，如隐私、责任、公平等。
AI伦理研究旨在确保AI技术的健康发展，并符合人类的价值观和道德标准。
这些领域在AI的发展中都起着重要的作用，同时也面临着许多挑战和问题，需要不断地进行研究和探索。
自然语言与计算机编程语言的相通性
图１ 自然语言的基本架构1.2 计算机编程语言的概念计算机编程语言自1946年计算机诞生以来，发展十分迅速，首先出现的编程语言是二进制代码语言，也就是我们俗称的机器语言，后来随着时代的发展，为了满足广大用户的需求，于是就诞生了助记符语言（汇编语言），值得一提的是，机器语言和汇编语言都是面向机器的，与机器有关，可移植性也比较差，学习难度较高，推广起来也比较难。
为了更加方便地进行计算机编程，算法语言诞生，也就是我们年度培养对象项目（项目编号：YQ2015227）阶段性研究成果。
李德平（1980-），男，湖北广水人，硕士研究生，高级工程师。
研究方向：移动应用开发、高职教育等。
图２ 计算机编程语言的基本架构２ 自然语言与计算机编程语言相通性认真研究语言学，我们所使用的中文或者外语其实都属于自然语言的范畴，将自然语言和计算机编程语言进行对比，我们会发现虽然它们使用领域不同，表述的意思不大相同，但是从人类设计的角度来，计算机编程语言的诞生和自然语言息息相关，自然会有很多相通之处。
2.1 相似的语法结构和实质的作用自然语言和计算机编程语言之间的句法、语法、词法和语言意义都有着自己的一整套表达方式[2]。
如单词词汇和句子比较少是C语言当中的特点，但是在特定的计算机作用当中会起到作用。
将自然语言和C语言对比，其中的字词语段在C语言当中都存在的，有固定的篇章和概念，也对对应的语法规则进行了规范。
2.2 多种类型的计算机编程语言和自然语言据当前统计，自然语言大概存在6 000多种。
语言存在这个世界上，有书面文字的语言就有两千多种，还有两千多种语言面临灭绝[3]。
在计算机领域，出现的计算机编程语言种类数量也有很多，这些语言在不同的领域当中使用，它们本身有着自己的优缺点。
其中面向对象语言有Smalltalk、Eiffel、C++、Java，面向过程的语言有ALGOL、FORTRAN、COBOL、Pascal、C语言。
在使用面向对象语言编程时，不必过多考虑机器的内部构造和不同特点，在写程序时，按照这种解题过程来进行，以高级编程语言编译程。
编程语言中的自然语言解析
编程语言中的自然语言解析一、前言编程语言中的自然语言解析是指通过程序将自然语言转化为计算机能够理解和运算的指令。
这不仅是计算机语言的创新性进展，也为人工智能的发展带来了新思路。
二、自然语言解析的发展在计算机发明之前，人们使用的是自然语言进行工作和交流。
但是，当计算机产生后，科学家就开始探究如何用计算机模拟人类思维和交流。
在上世纪60年代，科学家开始尝试使用自然语言解析技术来解决交流问题。
最初的实验是将英文语句转换为可编程代码。
然而，由于自然语言解析涉及语言的多样性、歧义性和复杂性等因素，在解析过程中出现了很多难题。
随着自然语言处理技术的不断提升，自然语言解析技术的应用领域也越来越广泛。
除了智能机器人、智能客服等领域，还广泛应用于医药、金融、电子商务、智能家居、智能制造等领域。
三、自然语言解析在编程语言中的应用编程语言中的自然语言解析指的是在编写程序时，将自然语言转换为计算机能够理解的语言，用于编写代码。
举个例子，假设有个需求是要在一个名为Mylist的数组中添加一个名为“apple”的元素，使用自然语言解析技术我们可以将自然语言转换为以下的代码：MyList.append(‘apple’)如此一来，程序员们便不必学习各种编程语言的语法规则，而是可以用自己习惯的语言来编写程序，并且可以极大地提高代码的简洁性和可读性。
四、自然语言解析在人工智能中的应用人工智能中的自然语言解析则是指将自然语言转化为计算机所能理解的语言用于进行交流。
比如，人们可以通过自然语言与智能语音助手交互，询问天气、定制旅游、点播音乐等等。
应用领域还包括翻译、语音识别、信息抽取等等。
五、自然语言解析技术的挑战和发展方向自然语言解析技术的重要性已经得到越来越广泛的认可，但是其实现的技术上仍然存在很大的挑战。
最明显的难题就是歧义性问题。
由于自然语言的表达方式多样、语句结构复杂、存在歧义等因素，导致解析过程中很难确定其真正意义。
另外，还存在着语言和文化差异之类的问题。
自然语言理解技术的研究与应用
自然语言理解技术的研究与应用一、前言近年来，随着人工智能技术的不断发展，自然语言理解技术越来越受到重视。
自然语言理解技术可以较好地模拟人类的语言思维过程，将人类的自然语言转化为计算机能够理解的形式，具有广泛的应用前景。
本文就自然语言理解技术的研究与应用展开讨论。
二、自然语言理解技术的本质自然语言处理（NLP）是AI领域的一个重要分支，其研究重点是如何让计算机能够理解自然语言。
目前，自然语言理解技术主要包含自然语言处理和自然语言生成两部分。
前者通过算法和模型来处理、理解文本内容，后者通过计算机程序来生成人们可以理解的自然语言文本内容。
自然语言理解技术的本质是对人类语言思维过程的模拟。
与人类语言相比，计算机语言是一种非常规范化的语言，而自然语言则充满了模糊性和歧义性。
有句话说得好，“计算机只能理解人类语言的字面意思，而无法理解人类的真实意图”。
因此，自然语言理解技术需要研究如何清晰准确地表达人类的语言意图。
三、自然语言理解技术的应用1. 机器翻译机器翻译是自然语言处理的一个重要应用领域。
自然语言理解技术可以通过模型训练和算法调整，实现从一种语言自动翻译成另一种语言的功能。
随着深度学习技术的发展，机器翻译已经取得了很大的进展。
比如，谷歌翻译等在线翻译工具已经成为人们出国旅游、学习交流等方面的重要工具。
2. 语音识别语音识别是自然语言处理的另一个重要应用领域。
随着语音技术和人工智能的发展，语音识别领域也取得了很大的进展。
自然语言理解技术可以通过算法分析语音信号，将人类的语音转化为计算机能理解的文本输出。
语音识别技术已经广泛应用于语音助手、智能家居、翻译设备、电话服务等场景。
3. 情感分析情感分析是利用自然语言处理技术在文本中识别出用户或客户的情感倾向。
情感分析技术已广泛应用于市场调查、在线评论、社交媒体分析、客户服务等领域。
通过自然语言理解技术的有力支持，情感分析已经成为企业重要的决策支持工具。
4. 智能客服智能客服利用自然语言处理技术，将人工智能应用于客户服务中。
论自然语言处理与机器翻译
论自然语言处理与机器翻译自然语言处理 (NLP) 和机器翻译 (MT) 是现代计算机技术中的重要分支，这两项技术的研究和应用正越来越多地渗透到我们的生活中。
NLP是一门涉及人工智能、语言学、计算机科学等众多学科的交叉学科，它的主要目的是让计算机能够更好地理解、分析和生成人类语言。
机器翻译，则是指使用计算机程序来翻译一种自然语言与另一种自然语言之间的文本。
本文将会就这两门技术的应用、发展和未来进行探讨。
一、自然语言处理技术的应用目前NLP技术已经被广泛应用于各种领域，包括机器翻译、语音识别、问答系统、智能客服、情感分析、信息抽取、文本分类等。
其中，机器翻译是最具有代表性的应用之一。
人们常常需要在不同的语言之间进行交流，然而不同语言之间的差异太大，使得跨语言沟通变得困难，而机器翻译技术能够解决这个问题。
例如，最近几年大热的翻译软件“谷歌翻译”使用了机器学习和神经网络技术，不断优化算法，目前已经能够实现较为准确的翻译。
二、机器翻译技术的发展机器翻译技术在过去的几十年中经历了不断发展，从早期的基于规则、统计模型到现在的深度学习方法。
最初的机器翻译系统是基于语言学家编写的翻译规则，这些规则需要手动编写，运行效率低下，而且往往存在漏洞。
后来，基于统计模型的机器翻译越来越流行。
这种方法需要一个庞大的双语文本语料库作为训练数据，通过统计概率分布来实现翻译。
这种方法的优点是可以从数据中自动学习翻译知识，缺点是处理歧义问题时表现较差。
而最近几年，随着深度学习技术的发展，机器翻译技术取得了重大进展。
利用神经网络模型来解决自然语言处理问题已成为主流。
与传统机器翻译相比，深度学习方法能够更准确地表达语义和句法，并且能够自动处理歧义，提高翻译质量。
现在的机器翻译系统，如Google Translate和百度翻译都采用了神经网络技术，能够实现更加准确的翻译。
三、机器翻译技术的未来虽然机器翻译已经取得了很大的进步，但是仍然存在很多难题需要克服。
实验室简介人工智能实验室的机器学习和自然语言处理研究
实验室简介人工智能实验室的机器学习和自然语言处理研究实验室简介：人工智能实验室的机器学习和自然语言处理研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的重要领域，而机器学习（Machine Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）则是人工智能中的两个核心技术。
本文将介绍人工智能实验室以及其在机器学习和自然语言处理领域的研究工作。
一、人工智能实验室简介人工智能实验室是一个专注于人工智能研究和应用的科研机构。
实验室的目标是推动人工智能技术的发展，探究和解决与之相关的各种问题。
为了实现这一目标，实验室聚集了一批具有深厚学术背景和丰富实践经验的研究人员，同时也与国内外的顶尖高校与企业保持合作与交流。
二、机器学习研究机器学习是人工智能中的核心技术之一，它通过分析和理解大量的数据，从而使计算机系统能够自动学习和改进性能，而无需明确的编程指令。
在人工智能实验室，我们的研究人员致力于开发和优化机器学习算法，提高算法的效率和准确性。
同时，研究人员还将机器学习技术应用于各个领域，如医疗、金融、交通等，以解决现实生活中的实际问题。
三、自然语言处理研究自然语言处理是人工智能中的另一个重要领域，它研究如何让计算机理解和处理人类语言。
在人工智能实验室，我们的研究人员着重于自然语言处理算法的开发和应用。
这些算法包括文本分类、信息抽取、机器翻译等，旨在提高计算机处理自然语言的能力。
通过自然语言处理的研究，我们可以构建智能问答系统、机器翻译系统等，为人们提供更好的语言交互体验。
四、实验室研究成果人工智能实验室在机器学习和自然语言处理领域已经取得了一系列重要的研究成果。
例如，在机器学习方面，我们研究并改进了各种经典的机器学习算法，如支持向量机、随机森林等；在自然语言处理方面，我们提出了一系列先进的文本分类和情感分析方法，取得了很好的效果。
自然语言与计算机编程语言的相通性初探
２ 基础 理 论
计 算机 语 言 是人 类 与计 算 机 交流 的工具 ， 是对 现实 世 界在 计算 机 中 的形式 化表 示 ． 计 算机程 语 言按 照 发展 顺 序一 般 可 以分为 机器 语 言 、汇编 语 言 、面 向过 程 语言和 面 向对 象语 言 ． ２ ． １面 向过 程语 言与面 向对 象语 言 Ｃ 语 言 是典 型 的面 向过 程 语 言 ，而 Ｊ ａ ｖ ａ 语 言是 典 型 的面 向对 象语 言． 简 单地 说 ，面 向过程 语 言着 眼 于
言特征，而非落后文字．
［ 关键 词 ］汉字结构；面向对象；语言相通性
［ 中图分 类 号］Ｈ１ ２ ２［ 文献 标识 码］ Ａ ［ 文章 编号 ］１ ０ ０ ４ － ４ ６ ７ １ （ ２ ０ １ ６ ） ０ ５ — ０ １ １ ９ — ０ ８
近 代 民族 生死 存亡 时刻 ，仁 人 志士奔 走 救 国 ，苦 苦探 求 中华 文 明近 百年 落后 的原 因． 一些 著名 学 者 认 为 中华 文 明没落 的根 本原 因是 汉字 落 后 ：汉 字 结 构复 杂 不宜 学 习书 写 ， 阻碍 了 国 民文化 水 平 的提 高 ；人 类语 言具 有 由象形 文 字 向拼 音 文字 发展 的规 律 ，所 、 以汉字 是 古老 原始 文 字 ，汉 字 表达 不 精确 ，不适 合科 学发 展 ． 汉字 改 良派 在 民 国时 期和 新 中 国成 立之 初 ，汉字 经理 了多次简 化 ． 汉字 否 定派 对 汉 字 的批 判更 加 残酷 ，甚至 出现 了 “ 废 除汉 字 ”和 “ 汉 字拉 丁化 ”运 动 ． 汉 字遭 受 到彻底 否定 ，被 钉在 中华 文 明落 后 的耻 辱架 上 ，汉 字 落后 是 阻止 中华文 明 前进 的最 大 阻力 ，是 百年 苦 难 的罪魁 祸 首． 在 人 类进 入 信 息 时代 后 ，汉 字排 版 、 中文输 入 、 中文编 程 等难 题 出现 ；在 网络上 和 生活 中 ，一些 英 文词 汇 直 接 出 现在 汉 字 中 间 随处 可见 ， 比如 ：Ｗ Ｔ Ｏ、Ｈｏ ｌ ｄ 住 、＃ ［ ￣ Ｈｉ ｇ ｈ 、很ｉ ｎ 、Ｏｕ ｔ 了 、营业 ｉ ｎ ｇ 、Ａ Ｔ Ｍ 等等 ． 虽然 王 选 的激 光 排 版 技术 和 汉 字 五 笔输 入 法解 决 了两个 难 题 ，但 是 对 汉字 否 定 论调 在 学术 界 一直 存 在 ，废 除
大语言模型和自然语言处理
大语言模型和自然语言处理近年来，随着人工智能技术的快速发展，大语言模型和自然语言处理成为了研究和应用的热点领域。
大语言模型是指能够处理大规模文本数据，并生成自然语言文本的模型。
而自然语言处理则是指利用计算机技术对人类语言进行处理和分析的技术。
大语言模型和自然语言处理的发展离不开深度学习和神经网络的支持。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作方式的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构，能够从海量的数据中学习并提取特征。
在大语言模型中，深度学习可以帮助模型理解和学习语言的规律和结构，从而生成更加准确、流畅的文本。
自然语言处理是指将自然语言文本转化为计算机可以理解和处理的形式。
它涵盖了很多任务，包括词性标注、句法分析、情感分析、机器翻译等。
自然语言处理的核心是将自然语言转化为向量表示，以便计算机可以对其进行处理和分析。
在大语言模型中，自然语言处理可以帮助模型理解输入文本的含义和语义，并生成合理的回复。
大语言模型和自然语言处理在很多领域都有广泛的应用。
在智能对话系统中，大语言模型可以作为生成回复的模块，通过学习大量的对话数据，生成与用户输入相匹配的回复。
自然语言处理则可以用于对用户输入进行分析和理解，从而更好地理解用户的意图和需求。
在机器翻译领域，大语言模型可以通过学习大量的平行语料，生成高质量的翻译结果。
自然语言处理则可以用于对源语言和目标语言进行分析和对比，从而更好地理解两种语言之间的差异和对应关系。
在文本生成和摘要领域，大语言模型可以通过学习大量的文本数据，生成与输入文本相关的新文本或摘要。
自然语言处理可以帮助模型理解输入文本的语义和上下文，从而生成更加准确、连贯的文本。
然而，大语言模型和自然语言处理也面临一些挑战和问题。
首先，语言的多义性和歧义性使得模型在理解和生成文本时容易出现错误。
其次，大语言模型需要大量的计算资源和训练时间，限制了其在实际应用中的可行性。
此外，随着模型规模的增大，模型的可解释性也变得困难，导致模型的预测结果难以解释和理解。
机器学习与自然语言处理
机器学习与自然语言处理近年来，随着计算机技术的快速发展和普及，人机交互越来越普遍，自然语言处理技术也逐渐成为了研究热点。
然而，自然语言处理涉及的问题十分复杂，难以通过传统的编程方法来解决。
而机器学习技术的出现，则为自然语言处理提供了新的思路和解决方法。
机器学习是一种利用统计学习方法来构建模型，并基于样本数据进行预测和决策的方法。
而自然语言处理则是将自然语言转换为计算机可以理解的形式，以便计算机能够理解、分析和处理文本数据。
两者结合起来，可以应用于很多领域，如机器翻译、文本分类、情感分析等，成为一个重要的研究方向。
机器翻译是自然语言处理中的一个重要任务之一，指将一种自然语言自动翻译成另一种自然语言的过程。
传统的机器翻译方法，是基于规则和词典进行翻译，但这种方法限制较多，无法涵盖所有的语言现象和文化差异。
而利用机器学习技术进行翻译，则不仅可以避免这种限制，还可利用大量的平行语料库进行训练和优化，提高翻译的准确性和流畅度。
目前，机器学习在机器翻译领域已经取得了很大的进展，如Google的神经机器翻译系统、百度的深度神经网络等，都利用了机器学习技术来提高翻译的效率和质量。
文本分类则是根据文本的内容将其归入不同的类别。
如新闻文本可以分为体育新闻、科技新闻等；电影评论可以分为正面评论、负面评论等。
传统的文本分类方法，也是基于规则和特征来进行分类的，但难以处理大量的特征，也无法适应不同的语言和语境。
而利用机器学习的方法，则可以自动从大量的数据中学习到分类的规律和特征，并能够自适应地进行分类。
例如，在情感分析任务中，可以利用支持向量机、朴素贝叶斯等机器学习方法，对文本进行情感分类，以便判断文本的情感倾向和主题。
除了传统的机器学习方法外，深度学习也成为了自然语言处理中不可或缺的一部分。
深度学习是利用多个神经网络层进行学习和优化的方法，可以自动学习到复杂的特征和规律，并可以处理大量的数据。
在自然语言处理中，深度学习也得到了广泛的应用，如在文本分类、机器翻译、语料生成等方面。
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如 果能 够用 自然语 言来 了解计算 机 语言， 则会 大 大降 低 我们 学 习 计算 机语言 的难 度 ， 促 进计 算机语 言的 普及 。
是发 展速 度快 ， 主要 的 计算机语 言种类 是有 限的。
１ ． ２适 应 互联 网时代 的 需要
互 联网 时代 的到来 离 不开 计算机 的 功劳 ， 随着 互联 网时代 的 深 入 发 展， 计 算机 必将 在 更广 阔范 围 内被 使用 ， 探 究 自然 语言 和
２ ． １ 表 达 方式上的相同之处
本 的 构成 要 素是 拼 音字母 ； 汉字最 基 本 的构成 要 素 是笔 画 ； 英语
单 词的 最基 本构成 要素 是英语字母 等。 并且 ， 无论 哪一种 自然语言 ，
语 气” ， 也不 存在 “ 措辞 ” 等可 以灵活操 作的 要素。 无 论 哪 种 自然 语言 ， 都 有 自己最 基 本 的构 成 要素 ： 拼音 最 基 在 “
言 中时 常要 对某 个 字母 或 者单词 赋值 ， 还 要 判断 某些 信号 是可变 情 境下 可 能有 多种不 同的解 释 。 计算 机语 言在 这一方 面远 不如 自 位 信号 还是 不 可变 位信 号， 这 些 内容就 像 自然 语言 中对某 个 词语 然语 言， 计算 机语言 有固定 的公 式和 套路 ， 机 械性非 常明显 ， 无 法 进 行释义 ， 判 断某 个词 是动 词还是 形容词 一样 。 在表 达方 式方 面，
研究计 算机 语言和 自然语言 的异 同点 我 们可 以知道二 者 的联 系，
５ ． １ 发 展 程度 与时 间不 同
自然语 言是 伴随 人 类产生 就 存在 的 一种历史 悠久 的 语言， 计
算机语 言是在 二十世 纪 计算 机被 源自 明之 后才 逐渐产 生的 自然语
言发 展 程 度 深 ， 且 种类 更 为 多样 化。 计算 机 语言 发 展程 度 浅 ， 但
计算机 语言和 自 然 语言 的基 本要素 是一样 的 。 像 自然 语言一样灵 活运 用。
４结 束语
２ ． ２语 言种 类上 的相 同之 处
多样 化的 。 自然语言的多样化 表现在发音上： 如标 准普通话 和方言、
本文 从 我们 高中生 的视 角出发 ， 基 于我们 学 过的 相关 理论 知 们 知 道了计 算机 语言 和 自然 语言之 间 是有 联 系的， 我 们可 以合 理
己的 贡献 。
１探 究 二者 异同的意 义
１ ． １ 探 究二者异 同是普及计算机语言的需要
众 所周 知 ， 计算 机 语言 相 比 自然 语言 要复 杂 得 多， 我们 常 用 的 软件 程 序 就 是 由这 些复 杂 的 排列 组合 所 形成 的 计算 机语 言 构 成 的。 计算 机 语言 的 这一 特性 给 它 自身的 普及带 来了 难度 ， 通 过
效率 ［ １ ］ 。
２二 者的 相 同之 处
语言丰 富 ［ ２ ］ 除 此之外 二 者在对感 情的 表达程 度 上 同样 差异 巨大 。 自然 语言可 以通 过 语气 、 措辞 等 要素 看出一 个人 或 者一篇 文章 要 表 达 的感 情， 计算 机 语言 却不 可能 做 到 ， 因 为计 算机 语言 既 不存
计 算机 语言与 自然语 言有 许 多不 同点与相 似 之处 ， 在 高 中阶 语 ， 不 同国家 和地 区的 官方 语言 大有 不 同， 但在一 国之 内， 又是相
段， 我们 已经 在计算 机 课上初 步 学 习了计算 机语 言 的相 关 内容 ，
同的。 在 计算机 领域 也是如 此 ， 计 算机 行业也有 自己的 “ 官方 语言 ” ， 言、 Ｊ ａ ｖ ａ语言等 ， 这 些语言 在 国际上 为所 有计算 机学 习者所用、 计 算 机官 方规 范语 言的 确定 ， 在 很大 程 度上 促进 了计算机 语言 在世 界范 围内的 普及和 使 用 ， 使得 不 同国 家的 计算 机 语言学 习者 可以
３ ． ２表达程 度上 的不 同
自然语 言的 表达 程度 要远 远高于 计算 机语言 的表 达程 度 。 一 句 自然语言 构 成 的话 中 ， 可能 包 含 天文 地 理 各 种知 识 ， 但 计 算机
计 算机 语言 的 关 系， 加 深人 们对 计 算 机语言 的理 解 ， 将 有利 于互 语言无 法做 到 ， 计算 机语言 有 “ 赋值 ” 这一程 序 ， 每一 节都 有 特定 联 网的纵 深 发展 ， 提 升人们运 用计 算机 的素 养， 提升工作 、 学 习的 的含 义， 这使 得计算 机 语言 的 表达 程 度 较浅 ， 表达 内 容不 如 自然
５ ． ５ 运 用灵 活 程 度 上 的不 同
自然 语言 的运 用非 常灵活， 如： 在 发音上 ， 各 种 自然语 言 中都
都 有基 本 的句 型结 构、 语 法规 则。 计 算机 语言 也不例外 ， 计算 机语 存 在许 多 同音字 或词 ； 在 内涵 上 ， 同一 个 词 或 者 同一 句 话 在不 同
共同交流 。
３二 者 的不 同之 处
为了使得 所学 相 关 内容 能够更 好地 应 用 到生 活 中来 ， 本 文 结合了 这 些 官方 语言主 要包括 ： Ｃ语 言、 Ｃ ＋ ＋语言 、 汇编 语言、 Ｐ ａ ｓ ｃ ａ ｌ 语 高 中学 习的部 分知 识 进行 探究 ， 希望 能 够为本行 业 的发 展做 出 自
计 算机 教 育
计算机语言与 自然语言的比较研究
袁 野 华中师范大 学第一附属 中 学
摘要 ：了解计算机语 言是学生走入计算机世界 的基础 ， 计算机语言作 为二十世 纪伟大的发明， 时人 类历史进程做 出了巨大贡献 ，自然语 言 则是＿直伴 随着人 类社会发展 的一种语言， 对二者 的异 同点的探 究将有利于计算机行业 的发展 。本文将具体 阐述探 究二者异 同的重要意义并 浅谈二者 的异同点 。 关键 词 ： 计算 机语言 自然语言 异同点