其次,人工智能给本体语言学研究带来了一个重大机遇,那就是新一代人工智能以其强大的数据处理能力,给包括语言学在内的所有学科的科学研究赋能,大幅度地强化其精度,大幅度地提高其效能。人工智能赋能现代语言学研究,在目前阶段主要体现在两个方面。其一是助力语...
一、人工智能：语言学研究的智能助手 1. 文本分析：挖掘语言背后的奥秘 在语言学研究中，文本分析是一项基础而重要的工作。然而，面对海量的语言材料，传统的研究方法往往显得力不从心。AI技术的应用，使得文本分析变得更加高效且精准。通过对大量文本数据进行智能处理，研究人员可以快速识别出词汇频率、语法结构等关键特...
必须承认,人工智能的最新一轮发展中,主流语言学研究的贡献有限。生成语法、音系学、形态学和语用学在人工智能研究中基本见不到身影。究其原因,主流语言学研究革新脚步缓慢,无法满足人工智能快速变化的复杂需求。反而是语言类型学研究,在人工智能...
综上所述，深度学习和人工智能技术在语言学领域有着广泛的应用前景和发展空间。未来，我们需要不断地研究和提高算法效果和性能，以实现更加准确、智能的自然语言处理应用。
自然语言处理（TAL）是一个涉及语言学、计算机科学和人工智能的多学科领域。它是以语言为对象，利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言的一门学科，旨在为各种应用创建处理文本和语音的工具。TAL结合了计算语言学（基于规则的语言模型）以及统计、机器学习和深度学习方法。TAL主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、...
总的来说,人工智能在语言学和语言分析中的发展和应用是非常广泛且深入的。这不仅改变了我们学习和理解语言的方式,也开启了新的可能性,使我们能更好地理解和使用语言。 但是,我们也要意识到,尽管人工智能在语言学中的应用带来了很多便利,我们仍然需要小心使用它。因为人工智能并不完美,它可能会误解一些语境或者文化含...
导读:对语言有处理能力是人工智能的一种高级表现形式。人工智能领域的一个重要分支NLP(Natural Language Processing),就是根据传统语言学理论建立起来的。 本次竹间智能自然语言与深度学习小组,将从NLP和NLU(Natural Language Understanding)角度来分享一些语言学在AI中应用的经验。
关注人工智能时代的语言学研究 9月17—18日，语言学与人工智能跨学科论坛在武汉举行。与会学者围绕人工智能技术发展中的语言学需求及语言学的作为、语言—认知—人工智能等议题展开深入研讨。 探寻深层语义理解突破口 “由于机器尚不具备‘背景知识’和‘世界知识’，当人和机器进行交流时，歧义现象就表现得尤为突出。...
【新智元导读】AI模型不光要学会理解语言,还得成为语言学家! 试图让计算机理解人类的语言一直是人工智能领域迈不过的难关。 早期的自然语言处理模型通常采用人工设计特征,需要专门的语言学家手工编写pattern,但最终效果却并不理想,甚至AI研究一度陷入寒冬。 每当我开除一个语言学家,语音识别系统就更准确了。 Every time...