弗雷德里克·贾里尼克(Frederick Jelinek,1932 年 11 月 18 日 - 2010 年 9 月 14 日)是一位捷克裔美国研究员,研究领域为信息理论、自动语音识别和自然语言处理。他因一句常被引用的名言而闻名:“每次我解雇一名语言学家,语音识别...
这个人就是伟大的自然语言处理和语音识别之父-贾里尼克。 数字通信如今已经成为了我们今天不可或缺的技术。而数字通信中最广泛的两大算法BCJR算法和维比特算法中的BCJR算法就是贾里尼克提出的。可以说这个算法所起的作用丝毫不亚于爱迪生发明灯泡的作用。 贾里尼克博士毕业之后,一直留在了康乃尔大学任教。他的教学非常严格...
💼 贾里尼克曾梦想成为律师或医生,但现实让他意识到自己的外国口音在法庭上可能成为障碍,而高昂的医学院学费也让他望而却步。他几乎走上街头混混的道路,但他从未放弃努力。自学高中课程,最终申请到全额奖学金进入麻省理工大学。 🌟 贾里尼克毕业后留在康乃尔大学任教,他的教学风格严格,许多学生半途而废。尽管如此,...
弗莱德里克贾里尼克是语音识别和自然语言处理的专家。贾里尼克1932年出生，他家是捷克的一个较富裕犹太家庭，本来可以有很好的教育。但是，这些都被二战打破了。父亲死在了集中营，而贾里尼克整天混迹于街头，战争结束后回到学校，很快赶上同班同学，但是也没有得过A。1949年母亲带她移民到美国，很穷，他只有...
贾里尼克在看待机器翻译问题时,主张跳出传统语法规则的框架,转而采用数据驱动的统计方法。他的核心观点是:语言现象本质上是概率事件,通过大规模语料库分析和数学模型能更有效地解决翻译问题。这一视角彻底改变了机器翻译领域的研究范式,具体可分为以下四个维度展开: 一...
贾里尼克将翻译问题视为一个涉及语言、文化和认知的复杂过程。这一观点强调翻译不仅仅是词汇或语法的简单转换,而是需要综合多维度因素的系统性任务,其复杂程度远超表面现象。 语言层面的挑战 在语言结构上,不同语言之间存在语法规则、词汇含义和句法组织的显著差异。例如,...
贾里尼克在康乃尔十年磨一剑,潜心研究信息论,终于悟出了自然语言处理的真谛。1972年,贾里尼克到IBM 华生实验室(IBM T.G.Watson Labs)做学术休假,无意中领导了语音识别实验室,两年后他在康乃尔和IBM 之间选择了留在IBM。在那里,贾里尼克组建了阵容空前绝后强大的研究队伍,其中包括他的著名搭档波尔(Bahl),著名的语音...
贾里尼克在康乃尔十年磨一剑,潜心研究信息论,终于悟出了自然语言处理的真谛。1972年,贾里尼克到IBM 华生实验室(IBM T.G.Watson Labs)做学术休假,无意中领导了语音识别实验室,两年后他在康乃尔和IBM 之间选择了留在IBM。在那里,贾里尼克组建了阵容空前绝后强大的研究队伍,其中包括他的著名搭档波尔(Bahl),著名的语音...
Jelinek的这篇文章谈到了他和他的团队在发展ASR和NLP技术时与语言学的关系,反映了技术研究者与语言学家之间的互动和合作。文章中,他讲述了IBM团队在没有依赖传统语言学知识的情况下,如何成功地通过统计方法和数据驱动的方法推进技术的进步,同时也反思了语言学的贡献和局限性。
首先,小学生和中学生其实没必要花那么多时间读书,而他们的社会经验,生活能力以及在那时树立起的志向将帮助他们的一生。 第二,中学阶段花很多时间比同伴多读的课程,上大学以后用很短的时间就能读完,因为在大学阶段,人的理解能力要强很多。举个例子,在中学语言花500小时才能学会的内容,在大学可能花100小时就够了。因此...