计算语言学是一个涉及心理学、语言学、逻辑学和计算机科学等多个方面的综合性学科,它致力于帮助计算机理解语言问题,以便更好地实现翻译、生成的自动化,语言和理解。 计算语言学是在多次尝试自动翻译失败后诞生的,美国政...
计算语言学是一个涉及心理学、语言学、逻辑学和计算机科学等多个方面的综合性学科,它致力于帮助计算机理解语言问题,以便更好地实现翻译、生成的自动化,语言和理解。

计算语言学是在多次尝试自动翻译失败后诞生的,美国政府认为需要机器处理文本的翻译,尤其是俄语文本。考虑到计算机已经适应了处理数学问题的便利性,人们认为教他们翻译语言将是一件简单的事情。很快,问题变得更为困难,然而,计算语言学的学科诞生了。
在计算语言学的早期,这个领域是由计算机科学家主导的。然而,自20世纪70年代以来,语言的复杂性变得越来越明显,当代计算语言学使用来自多个领域的专家。
机器翻译一直是计算语言学的一个主要目标,并且在这一领域取得了长足的进步。这项任务非常复杂,需要识别词类、理解语法、丰富的词汇,以及处理俗语和俚语的机制。机器翻译还远远不够完善,但随着时间的推移,翻译变得越来越精确,也越来越不受强迫。
语音识别是计算语言学的另一个领域,受到公众的广泛关注。在20世纪90年代中期主流语音识别软件的几次尝试失败后,这一领域一度陷入沉默然而,在21世纪初,许多新的语音识别软件套件面世,拥有广泛的学习系统和较高的准确率。这使得大众重新对语音识别软件产生兴趣,同时也增加了资金和研究。
语音生成是计算的一个相关领域语言学自20世纪80年代以来得到了稳步发展。对书面文本进行自然的阅读是一个非常困难的问题,但它具有巨大的潜在利益。对于没有视力的用户来说,语音生成软件对于享受数字时代的成果至关重要。
计算语言学也在在自动语法纠错系统中的重要作用,例如那些集成到最流行的字处理器中的系统。一个准确的语法检查器需要复杂的识别词类的能力和语法规则和例外的综合列表。虽然大多数主流语法检查程序仍有许多问题,但它们已经存在对于新一代的许多人来说,计算语言学是一个令人兴奋的领域,它涉及的学科范围很广。它要解决的问题很多,而且没有一个是简单的。然而,它所期待的未来主义观点,从通用翻译器的梦想到完美的语音识别,计算语言学的目标不禁让人产生一种惊奇感。