计算语言学基础与图灵测试

"这是一份关于计算语言学的上课PPT，主要介绍了计算语言学的基本概念、研究内容、方法、应用领域以及发展历程。通过引用阿兰·图灵的观点，引入了计算语言学的重要性和图灵测试的概念，并展示了早期的Eliza问答系统作为计算语言学实践的示例。" 计算语言学是一门结合计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在研究如何让计算机理解和生成人类语言。这份课程资源以詹卫东教授的讲解为引导，深入浅出地阐述了计算语言学的核心要素。 第一章绪论部分，首先通过阿兰·图灵的名言引入，强调了计算语言学作为实现机器智能的一种途径。图灵在1950年的论文中提出了著名的图灵测试，这是一种评估机器是否具有人类智能的标准。在这个测试中，一位人类询问者通过文字交流试图区分另一人和一台机器，如果机器的回答足以使询问者无法判断，那么这台机器就通过了测试，显示出了人类级别的智能。 课程进一步探讨了计算语言学的研究内容，包括自然语言处理（NLP）、语义分析、句法分析、语音识别和机器翻译等。这些领域都是为了使计算机能够理解、生成、翻译或处理人类语言。 计算语言学的研究方式通常涉及统计建模、机器学习算法、规则基础编程以及深度学习技术。例如，Eliza是一个早期的问答系统，通过简单的模式匹配和反射策略来模拟人类对话，尽管它的智能程度有限，但在当时是计算语言学领域的一个重要里程碑。 课程还涵盖了计算语言学的应用领域，如智能助手、搜索引擎优化、情感分析、自动文本摘要、机器翻译以及语音识别技术，这些在今天的日常生活和商业应用中已经非常常见。 最后，课程简要回顾了计算语言学的发展历程，从早期的基础理论研究到现代的深度学习模型，如Transformer和BERT等，这些进展极大地推动了计算语言学的进步和实际应用。 这份PPT提供了一个全面的计算语言学入门，对于学习者来说，它不仅介绍了计算语言学的基础概念，还展示了这一领域的历史、现状和未来潜力。