计算语言学概论

武汉大学文学院简介文学院中文学科发端于1893年建校之初的自强学堂。

起初开设“华文”课，后改称“汉文”。

国立武昌高等师范学校时期，于1917年设立国文史地部。

1922年正式成立国文系，中文学科从此有了独立的行政建制。

1927年改称中国文学系。

1928年国立武汉大学成立时设置文学院，闻一多先生出任首任院长。

1953年，兄弟学校中文系并入武汉大学组建了新的中国语言文学系。

1997年改建文学院。

1999年与其他学院合并为人文科学学院。

2003年7月恢复文学院建制至今。

文学院暨中文学科创建以来，名流云集，代有传人。

在1928 年以前的初创时期，著名学者王葆心、黄福、黄侃、廖立勋、郁达夫、杨振声等等，筚路蓝缕，开启先路，奠定了文学院的坚实基础。

其中，黄侃先生与章太炎先生所创立的“章黄学派”饮誉海内外，对文学院的学风和学术发展产生了深远影响。

1928年之后的数十年是文学院的发展壮大时期。

杨树达、闻一多、刘博平、刘永济、刘异、游国恩、苏雪林、叶圣陶、沈从文、朱东润、高亨、冯沅君、袁昌英、陈西滢、徐天闵、朱光潜、陈登恪、席鲁思、黄焯、程千帆、刘绶松、胡国瑞、李健章、周大璞、李格非等先辈，鞠躬尽瘁，不断开拓，使文学院的中文学科迅速发展壮大、走向辉煌，跃居全国同类学科前列。

尤其是五十年代，以“五老八中”为代表的学术中坚声名远播。

改革开放以来，是文学院奋发图强、蓬勃向上的时期。

这一时期，刘禹昌、吴林伯、王启兴、陆耀东、王文生、吴志达、何国瑞、蔡守湘、易竹贤、罗立乾、陈美兰、李希贤、夏渌、郑远汉、宗福邦、杨合鸣、龙泉明等学者，励精图治，奋起直追，为文学院再铸辉煌做出了重要贡献。

如今的文学院，下设中国文学系、汉语言文化系、大学语文部、古籍整理研究所、《长江学术》杂志社、《写作》杂志社等常设机构，还与“国家汉办”合作建立了“汉语国际推广教学资源研究与开发基地”，建有海外孔子学院。

共有教职工88人，其中专任教师65人。

教师中教授32人，博士生导师30人，副教授26人。

本书简介 本教材从“基础”“算法”和“应用”三个方面，较为系统地介绍计算语言学的基础理论、相关的自然语言处理技术和应用。

基础部分（包括一、二、三章）主要讲述计算语言学的数学和语言学基本概念，计算语言学和自然语言处理技术的关系，自然语言处理的基本流程等内容。

此外，作为计算语言学的重要分支之一，语料库语言学得到了较大发展，有关语料库语言学的基础概念、基本理论、近年来的一些发展概况在第三章中加以介绍。

介绍这部分内容的目的，是让读者在不涉及技术细节的情况下，对计算语言学有一个初步的，同时也是较为全面的理解和掌握。

算法部分（包括第四、五章）主要介绍计算语言学的常用技术和算法。

从处理对象来讲，主要包括词法层面的分析技术、句法层面的分析技术和语义层面的处理技术；从处理方法来讲，既有传统的规则方法，也有基于语料库的统计方法的介绍。

这部分内容的主旨是希望通过本章学习后，使学生能对计算语言学的领域中的一些主流技术(比如隐马尔可夫模型在词性标注中的应用，GLR算法，部分分析技术等)有一个概要的认识，并能运用这些技术进行计算语言学相关的工作实践。

应用部分（包括第六、七章）主要讲授自然语言处理应用系统。

需要说明的是，基于语言信息处理技术的应用系统很多，本教材只是重点介绍一些常见的系统，介绍这些系统的工作机理、发展、取得的成绩，也客观介绍这些系统存在的问题和困难。

主要包括机器翻译系统，信息检索系统、信息提取系统，文本分类系统等。

目录第一章　绪论：什么是计算语言学　第一节　计算语言学的研究对象　第二节　计算语言学的研究方法　第三节　计算语言学的实际应用　第四节　小结第二章　语言知识的形式化表达　第一节　语言与语言知识　第二节　形式化表达手段　第三节　语法知识的形式化表述理论体系　第四节　语义知识的形式化表述理论体系　第五节　语篇知识的形式化表述理论体系　第六节　小结第三章　语料库：语言知识的另一种表示形式　第一节　语料库研究概况　第二节　语料的收集与加工　第三节　语料库的应用　第四节　小结第四章　词法分析　第一节　概述　第二节　“词”的识别　第三节　词性标注　第四节　词义标注　第五节　小结第五章　句法分析　第一节　句法分析导引　第二节　广义LR分析算法　第三节　基于线图的分析技术　第四节　其他句法分析技术　第五节　小结第六章　机器翻译　第一节　机器翻译概述　第二节　基于规则的机器翻译　第三节　基于语料库的机器翻译以及混合式机器翻译　第四节　机器翻译的困难、对策和评价　第五节　小结第七章　面向文本的智能信息处理　第一节　信息检索　第二节　信息提取　第三节　文本自动分类　第四节　小结术语表后记下载后 点击此处查看更多内容。

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。

语言学中的计算语言学计算语言学是一门介于语言学、计算机科学和人工智能之间的学科，它主要关注自然语言处理和自然语言理解。

随着大数据时代的到来，计算语言学变得越来越重要，因为它可以帮助我们加快语言分析的速度和精度，并支持大规模的语言学研究。

在本文中，我们将介绍计算语言学的相关知识，探讨其在语言学方面的应用。

计算语言学的定义和历史计算语言学，又称为自然语言处理，是指借助计算机技术对于人类语言进行的相关研究。

计算语言学的根源可以追溯到20世纪50年代，早期的主要任务是机器翻译，即将一种语言的文本翻译成另一种语言。

但是，由于自然语言的复杂性和多样性，机器翻译在实践中存在很多困难和限制。

随着计算机技术的发展和自然语言理解的深入研究，计算语言学逐渐拓展到自然语言处理的更多领域，如文本分类、信息检索、情感分析、对话系统等。

这些应用领域跨足了语言学、计算机科学和人工智能的多个领域。

计算语言学的工具和技术计算语言学的研究通常包括以下步骤：（1）语言分析：对自然语言进行分词、句法分析、语义分析等处理。

（2）特征提取：从语言分析的结果中提取关键特征，其可用于分类、聚类、识别和预测等任务。

（3）模型训练：利用机器学习等技术构建语言模型或预测模型，以后续分析使用。

（4）应用部署：将已经训练好的模型应用于实际场景，实现文本分类、信息检索、情感分析等任务。

目前，计算语言学所使用的工具和技术主要包括：统计方法、自然语言处理库、人工神经网络、深度学习、爬虫技术等等。

在进行语言分析时，计算语言学常见的自然语言处理库有Stanford NLP、NLTK、spaCy等。

在机器学习领域，常用的算法包括决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、深度学习和递归神经网络等等。

语言分析例子如何使用计算语言学对于文本进行分析呢？这里，我们以文本分类为例，介绍计算语言学中的几种典型的文本分析方法。

（1）朴素贝叶斯分类器：由于朴素贝叶斯分类器最初用于垃圾邮件分类，现在广泛应用于不同的文本分类任务，如新闻分类、情感分析等。

1、Speech and Language Processinga) 作者: Daniel Jurafsky / James H. Martinb) 副标题: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognitionc) ISBN: 9780130950697d) 定价: USD 97.00e) 出版社: Prentice Hallf) 装帧: Paperbackg) 第一版出版年: 2000-01-26；第二版出版年：2006h) 相关网站：/~martin/slp.htmli) 英文简介：This book takes an empirical approach to language processing, based on applying statistical and other machine-learning algorithms to large corpora.Methodology boxes are included in each chapter. Each chapter is built around one or more worked examples to demonstrate the main idea of the chapter. Covers the fundamental algorithms of various fields, whether originally proposed for spoken or written language to demonstrate how the same algorithm can be used for speech recognition and word-sense disambiguation. Emphasis on web and other practical applications. Emphasis on scientific evaluation. Useful as a reference for professionals in any of the areas of speech and language processing.j) 中文译名：自然语言处理综论k) 译者: 冯志伟/ 孙乐m) 页数: 588 页n) 出版社: 电子工业出版社o) 定价: 78.0p) 装帧: 平装q) 出版年: 2005r) 中文简介：本书是一本全面系统地讲述计算机自然语言处理的优秀教材。

《计算语言学基础知识概述》一、引言计算语言学是一门融合了语言学、计算机科学和数学等多学科的交叉领域，旨在利用计算机技术来处理和分析自然语言。

随着信息技术的飞速发展，计算语言学在自然语言处理、机器翻译、语音识别、信息检索等众多领域发挥着至关重要的作用。

本文将对计算语言学的基本概念、核心理论、发展历程、重要实践以及未来趋势进行全面的阐述与分析。

二、基本概念1. 自然语言自然语言是人类日常交流所使用的语言，如汉语、英语、法语等。

它具有复杂性、歧义性和多样性等特点。

与形式语言不同，自然语言的语法和语义规则较为灵活，且存在大量的模糊性和不确定性。

2. 计算语言学计算语言学是研究如何利用计算机技术来处理和分析自然语言的学科。

它涉及自然语言的理解、生成、翻译、检索等多个方面，旨在实现人与计算机之间的自然语言交互。

3. 语言模型语言模型是计算语言学中的一个重要概念，它用于描述自然语言的概率分布。

语言模型可以预测一个句子或文本序列出现的概率，从而为自然语言处理任务提供基础。

常见的语言模型有 n-gram 语言模型、神经网络语言模型等。

三、核心理论1. 形式语言理论形式语言理论是计算语言学的基础理论之一，它主要研究形式语言的语法和语义。

形式语言是一种严格定义的语言，具有明确的语法规则和语义解释。

形式语言理论为自然语言的形式化表示和分析提供了方法和工具。

2. 统计语言模型统计语言模型是基于统计方法的语言模型，它通过对大量文本数据的统计分析来学习语言的概率分布。

统计语言模型在自然语言处理中得到了广泛的应用，如机器翻译、语音识别、信息检索等。

3. 深度学习理论深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在计算语言学中也取得了显著的成果。

深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等被广泛应用于自然语言处理任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

四、发展历程1. 早期阶段计算语言学的早期发展可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时人们开始尝试利用计算机来进行自然语言处理。

第一章计算语言学导论计算语言学（ComputationalLinguistics）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至全部语言能力的目的。

计算语言学的研究内容：（1）从计算的角度来研究语言的性质（2）将语言作为计算对象来研究相应的算法。

从计算角度研究语言：所谓从计算的角度来看语言的性质，就是要求将人们对语言的结构规律的认识以精确的、形式化的、可计算的方式呈现出来，而不是像其他语言学研究那样，在表述语言的结构规律时一般采用非形式化的表达形式。

将语言作为计算对象来研究相应的算法，是研究如何以机械的、规定了严格操作步骤的程序来处理语言对象（主要是自然语言对象，当然也可以是形式语言对象），包括一个语言片断（比如词组、句子或篇章）中大小语言单位的识别，该语言片断的结构和意义的分析（自然语言理解），以及如何生成一个语言片断来表达确定的意思（自然语言生成），等等。

第二章语言知识的形式化表示1.有限状态自动机(FSA)的形式定义：一个有限状态自动机M是一个五元组：(Q, Σ, q0, F, δ)有限个状态组成的状态集: Q有限字母组成的字母表: Σ开始状态q0 ∈Q终止状态的集合F ⊆Q状态转移函数δ(q,i): Q xΣ→Q但是FSA：无法描述自然语言的层次结构特性2.上下文无关文法符号字母表：有限个任意符号组成的非空集合Σ例1：所有汉字组成的集合构成一个字母表。

例2：汉语中所有的词也构成一个字母表。

例3：字母a, b, c也组成一个字母表。

字符串：由字母表Σ上的字符组成的长度有限的序列若字母表Σ＝{a, b}，则a, b, ab, aba, aabb 等等都是字母表上的字符串。

语言：是字母表上的字符串的任意集合。

3.形式文法：形式文法：一个形式文法G由四个部分组成，可记作G={VN , VT , S , P }，其中：VN ：称为文法G的非终结符号字母表，VN不出现在G所表示的语言集合的句子中；VT ：称为文法G的终结符号字母表，G所表示的语言的句子由VT中的元素组成，VN ∩VT =φ；S ：代表句子符号，S∈VN 。

计算语言学第一节计算语言学概说概念：计算语言学（computational linguistics）是用计算机研究和处理自然语言的一门新兴边缘学科。

涉及语言学、计算机科学、数学等多个领域。

旨在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。

从而实现机器模拟人的部分乃至全部语言能力。

研究对象自然语言&计算机处理（或者简单地说“计算”）自然语言：指日常生活中人们所使用的语言，如汉语、英语、法语等。

自然语言的特性和规则是计算语言学研究的主体。

计算语言学不仅要研究自然语言的书写系统（文字）还要研究自然语言的各级语言单位（音素、音位、语素、词、短语、句子等）的组合规则和这些语言单位与语义产生联系的各种规则【这是我们研究计算语言学的基础，初步工作】（目的：要让计算机能自动理解和产生自然语言）计算机处理：用计算机所能接受的方式来描写和刻画自然语言并把它表示在计算机中。

（计算机是以数值处理的方式来处理信息的，它以二进制数0和1为基本的操作符号，在此基础上建立起一整套形式化处理的方法来进行运转。

因此要让计算机能够理解和生成自然语言，自然语言的特性和每一条规则必须要以形式化的方式表示出来。

自然语言的规则是错综复杂的，而且规则的数量也非常多。

有了自然语言各种规则的形式化表示，并不能保证计算机就能够正确有效地理解和产生自然语言，要想让计算机能够正确有效地处理自然语言，还需要研究自然语言规则之间的关系及其处理策略，并且也要用形式化的方式表示出来。

）有了自然语言和计算机处理的研究基础，人们才能够选择计算机程序设计语言来设计和编写处理自然语言的软件程序，才能最终实现自然语言计算机处理的目的。

整个过程包括四部分：知识挖掘涉及语言学的众多理论问题，首先是语言观问题，然后是语言研究的方法论问题；形式表示算法设计更多涉及语言处理的实际工程问题软件编制知识挖掘即从语言学角度提出自然语言处理的语言问题和理论形式表示即把需要研究的问题在语言学上形式化，使之能以一定的数学形式严密规整地表示出来算法设计即把这种严密而规整的数学形式表示为算法，使之能在计算机上形式化软件编制即根据算法编写计算机程序，使之在计算机上能得以实现计算语言学性质计算语言学是一门交叉性的学科，它是由语言学和计算机科学相互交叉要有语言学的知识，又要有计算机科学的知识。