女生主修語言學,想學相關計算機和程式設計,學什麼比較好?

時間 2021-05-14 14:43:51

1樓:小屁孩

看到一些回答同時提到computational linguistics 和nlp,我稍微提一下這倆的區別。

本人nlp專業在讀,之前也去查過這個這倆的差別,老師上課時也有提到。最根本的一點簡單來說cl更算是文科,是研究語言學,為了解決語言學問題用到了一些技術手段;而nlp為工科,是搞技術,處理資料有時會用涉及一些語言學的知識,比如pos tagging,主要還是數學程式設計機器學習。

文科讀有難度,有動力有恆心可考慮。語言的話當然python

2樓:虞翔

真想學程式設計的話,學學Python和基礎的Linux就好,偶爾寫點小script處理語料不求人就夠了。但再往深了就不用強求了,畢竟NLP的主要難點在於數學和統計,文科生可能真的很難補上(理科生也有渣渣比如我),倒不如好好學一下TEI啊XML什麼的,為corpus linguistics做點貢獻,我們NLP狗都會感謝你的。

3樓:

碩士讀的是NLP(Natural Language Processing, 或者叫Computational Linguistic對你會更親切)組,但是畢業設計是在英語系做的,所以接觸過一些語言學的人。

純語言學轉NLP這種事太屢見不鮮了,樓主莫擔心,首先心理上要有信心,你不是乙個人,這是很常見的想法。

其次,我當時在英語系的合作模式大概是,由語言學家提出乙個假設,並提供語料庫,我們NLP的人去程式設計實現,利用NLP、Machine Learning的方法在大語料(也就是你所謂的大資料)尋找證據去支援語言學家的論點。比如當時我們語言學的乙個教授提出來乙個假設,說是來自俄羅斯的英語學習者,由於母語的影響,會更多的使用介詞短語(PP)前置這樣的用法;於是我就哼哧哼哧的寫了乙個程式(就像很多人說的,我這個選擇用python寫的),拿乙個Parser(語法分析器,就是計算機自動對一句句子生成語法分析,i.e.

get syntactic structure)對乙個大語料庫中的所有來自俄羅斯的英語學習者的習作進行語法分析,並且統計其中PP前置的比例,從而證明語言學家的觀點,然後就可以發表了。

所以回到問題上來,我個人不建議盲目的去單獨學某種計算機技能,最好是結合你手頭的linguistic topic,從NLP的思維看看是否能做任何事情,然後詢問有經驗的人(你的導師),然後一步步就明白了你需要學習什麼,python、統計學、機器學習、NLP,這每一塊都是非常複雜的體系,你一時半會不可能完全掌握,嘗試去專門學習某一塊並嘗試掌握會容易產生挫敗感;從你的語言學專案開始,在有經驗的人的指導下,把計算機程式設計當乙個工具,解決你的語言學問題,用多少學多少,這是我看到的大多數語言學文科學生轉NLP走的道路,也是我給你的建議。

如何入門呢?推薦以下這些資源給樓主和所有對NLP有興趣的人:

1、Coursera NLP(Coursera.org),當年Coursera剛創立的時候的明星課程,由Stanford的兩位教授講述,比較偏計算機演算法

2、入門教材的話,我上過所有NLP的課,都會推薦這本書:Speech and Language Processing (Speech and Language Processing, 2nd Edition: Daniel Jurafsky, James H.

Martin: 9780131873216: Amazon.

com: Books) 比較詳細,有演算法,也有很多Linguistic的基礎

3、還有就是吳軍博士的《數學之美》這本書,雖然題目是數學之美,但其中很多都是數學、統計在NLP方面的應用,非常科普,建議所有非NLP的人都可以讀讀

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