1樓：
關注了一段時間這個問題，還是決定入了計算語言學的坑。
文科生，本科俄語專業，研究生已錄取俄羅斯國立高等經濟學院「計算語言學」，9月1號開學。
目前處於自學的惡補狀態……
研一一學年的課表已經出了，希望自己能堅持下來吧，寫回答也是為了勉勵自己。混好了取匿，嘿嘿。
2樓：
難度是有的，你要做好心理準備。
計算語言學是一門交叉學科。計算語言學研究需要多個學科的知識。
語言學 （自然語言是處理物件）
電腦科學（計算語言學的研究工具）
數學（自然語言的建模工具）
（直接抄我們老師的slides了= =）
計算語言學的研究方法主要分為三大類：規則驅動的方法（符號主義）、資料驅動的方法（統計方法）以及二者融合的方法。
規則驅動的方法（符號主義）：
1. 研究人員（例如語言學家）對語言的規律進行總結，形成規則形態的知識庫。
2. 研製語言處理演算法，利用這些規則對自然語言進行處理。
3. 研究人員根據處理結果，調整規則，
改進處理效果。
資料驅動的方法（統計方法）：
1. 建立可以反映語言使用情況的語料庫。
2. 研究人員對自然語言進行統計建模。
3. 利用統計技術或機器學習技術，利用語料庫訓練語言模型。
4. 利用得到的模型設計演算法對語言進行處理。
5. 根據處理效果改進模型，提高處理效能。
然而有句話叫做All grammar leak (Sapir 1921)。對於自然語言而言，很難寫出一部完備的規則集，語言規則有很強的靈活性。所以近十幾年，越來越多的研究者開始拋棄規則方法，轉向統計方法進行研究。
從學術會議看計算語言學的研究方法：
1. 90年代統計方法開始復甦
2. 機器學習以及統計技術目前是主流研究方法
所以說，語言學是重要的，畢竟搞詞法分析、語法分析、各種消岐等自然語言處理的基礎領域都需要語言學的相關知識，我們所裡也有兩位專門搞語言學的老師。但除了語言學之外，數學基礎和程式設計能力都是不可或缺的，尤其是數學。（其他答主都以計算機程式設計為主，我這裡就略了）
計算語言學研究主要需要的數學知識如下：
1. 微積分和線性代數（然而只是工具）
2. 概率統計（我想說這個最重要，儘管相關的公式並不難學，但是這是所有統計方法的出發點，順便膜拜Bayes）
3. 資訊理論（有時候會用到）
4. 機器學習方法（這個才是最實用的）
5. 隨機過程、凸優化、圖論、泛函分析（其實都不是必要的）
6. 其他（就是我忘了的）
最後，根據預言= =，經驗主義（基於統計的方法， 感謝@KevinXU指正）在2023年左右就應該勢頹，而理性主義（基於規則的方法）開始復甦。然而事實上是，深度學習方法令經驗主義梅開二度，延遲了統計方法沒落的時間。但是可以預見到的是，未來將會有越來越多的研究者將採用統計和規則相結合的方法進行研究，以達到更好的效果。
文科生，想學點計算機語言，提高競爭力，應該從哪乙個語言入門呢？
我是凡人來著 單學門語言可吃不了飯，你看哪家招聘jd只要求會一門語言的。既然不能系統學習，那就選一門給生活增添一點色彩，既方便簡單又實用的現在python的生態已經不用我來解釋了，基本上各個領域都有應用，爬蟲，資料，還有很多具有創造性的工具都很適合非技術人員使用。比如我，卑微的財務，一些重複日常的資...
文科生怎樣才能學計算機
吃素的獅子 照著計算機專業的培養方案自學就行了 因為計算機算是最容易跨專業學習的工科專業了，親身體驗沒有之一如果想要考研可以參考我的其他回答 我也是文科跨考計算機研究生的 985計算機大四負責任地告訴你程式設計本身，對文科理科沒什麼要求。這點你從現在很多中學生就在學程式設計就可以看出來。你如果是成功...
文科生能學計算機專業嗎？
可以啊，我高中讀文科，填志願的時候腦子發熱填了個資訊保安管理就被錄取了，讀了才發現原來是因為計算機要用到的專業英語挺多的。不過現在 大專 大三了，我依然對這個專業提不起興趣，覺得自己不是這方面的料，打算插本讀個語言類的專業 This boy 我覺得可以試試。有次看到一篇計算機專業應劃分到文科還是理科...