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计算语言学
CATALOGUE
目录
引言
基础知识
自然语言处理
机器翻译
语音识别与合成
语言资源建设与应用
计算语言学的发展趋势与挑战
引言
CATALOGUE
01
计算语言学是一门交叉学科，研究自然语言与计算机之间的交互作用。
它旨在开发能够理解、生成和处理人类语言的计算机系统和应用。
计算语言学利用计算机科学、语言学、人工智能和认知科学等多个领域的知识和技术。
20世纪50年代，计算语言学主要关注语言翻译和自动语法分析。
早期阶段
60-70年代，随着人工智能的兴起，计算语言学开始研究知识表示、自然语言理解和生成等问题。
发展阶段
80-90年代，计算语言学逐渐形成了自己的理论体系和研究方法，并广泛应用于信息检索、机器翻译、语音识别等领域。
成熟阶段
21世纪以来，随着深度学习和大数据技术的发展，计算语言学正朝着更加智能化、自适应和跨语言的方向发展。
当前趋势
自然语言处理
机器翻译
语音识别与合成
信息抽取与问答系统
研究如何实现计算机对自然语言的自动处理，包括词法分析、句法分析、语义理解等任务。
研究如何实现计算机对人类语音的识别和合成，包括语音转文字、文字转语音等技术。
研究如何利用计算机实现不同语言之间的自动翻译。
研究如何从大量文本中抽取出有用的信息，并构建能够回答用户问题的智能系统。
基础知识
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02
音系学
句法学
语用学
研究语音、音位、音变等语言现象的学科。
研究句子中词语的排列和组合规律的学科。
研究语言在特定语境中的使用和理解的学科。
掌握基本的数据结构如数组、链表、栈、队列等，以及常见的算法如排序、查找等。
数据结构与算法
操作系统
编程语言
数据库
了解操作系统的基本概念、功能、分类以及常见的操作系统如Windows、Linux等。
熟悉至少一门编程语言，如Python、Java、C等，并了解编程语言的基本概念和语法。
了解数据库的基本概念、类型以及常见的数据库管理系统如MySQL、Oracle等。
自然语言处理
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03
将连续文本切分为独立的词汇单元，如中文分词。
词汇切分
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。
词性标注
识别文本中的特定实体，如人名、地名、机构名等。
命名实体识别
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。
词汇语义
理解词汇在特定上下文中的含义和用法。
句子语义
理解整个句子的语义，包括句子中各个成分的含义和它们之间的关系。
篇章语义
理解整个篇章的语义，包括篇章的主题、意图、情感等。
语义角色标注
识别并标注句子中各个成分所扮演的语义角色，如施事、受事、时间、地点等。
机器翻译
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04
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。
基于规则的翻译
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。
基于统计的翻译
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。
基于神经网络的翻译
基于短语的翻译
将源语言句子划分为短语，并分别对每个短语进行翻译，最后将这些短语的翻译结果组合起来得到目标语言句子。
基于句子的翻译
将源语言句子整体作为一个单位进行翻译，这种方法需要考虑句子的语法和语义结构，因此难度较大。
基于篇章的翻译
将源语言文本划分为多个篇章，并分别对每个篇章进行翻译，最后将这些篇章的翻译结果组合起来得到目标语言文本。这种方法需要考虑文本的上下文信息和篇章结构，因此难度更大。
准确率
01
指翻译结果的正确性，即翻译结果与目标语言句子的语义是否一致。
流畅度
02
指翻译结果的通顺程度，即翻译结果是否符合目标语言的语法和表达习惯。
多样性
03
指翻译结果的丰富程度，即对于同一源语言句子，是否能够生成多个不同的、合理的目标语言句子。这个指标可以衡量机器翻译的灵活性和创造性。
语音识别与合成
CATALOGUE
05
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。
声学建模
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。
语言建模
在给定的声学模型和语言模型下，通过有哪些信誉好的足球投注网站算法（如Viterbi算法）找到最可能的词序列作为识别结果。
解码有哪些信誉好的足球投注网站
利用深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习技术对声学模型和语言模型进行建模，提高识别准确率。
深度学习技术
针对不同说
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