本课程由北京大学詹卫东教授主讲，涵盖计算语言学的基本理论、技术方法及其应用实践，适合对自然语言处理和人工智能领域感兴趣的学员学习。
计算语言学是一门跨学科领域，它结合了计算机科学、人工智能、语言学以及统计学等多个领域的知识。其主要目标是研究如何让计算机能够理解和处理自然语言文本。北京大学詹卫东老师主讲的课程将深入浅出地探讨这一复杂的主题。
本课件涵盖了计算语言学中的基础概念和关键技术点，包括但不限于以下内容：
1. **语言模型**：这是理解计算语言学的关键起点之一，它利用概率与统计方法来预测句子或单词序列的可能性。常见的有n-gram（如Bigram、Trigram）以及先进的深度学习模型比如Transformer和BERT。
2. **语法分析**：也称为句法解析，涉及词法分析（将文本分解为词汇单元）及句法结构的识别等步骤。传统的解析方法包括上下文无关文法规则(CFG)，而现代技术更倾向于基于树形结构或依赖关系的方法进行解析。
3. **语义理解**：这是让计算机能够解读语言实际含义的过程，涵盖词义消歧、实体识别和关系抽取等内容。例如，“苹果”一词可能指代水果或是公司名，这需要结合上下文来确定其确切意义。
4. **情感分析**：通过对文本的情感倾向进行判断（如正面、负面或中立），此技术广泛应用于社交媒体监控及产品评论分析等领域。
5. **机器翻译**：自动将一种语言的文档转换成另一种语言的技术。早期采用统计方法，依赖于大规模双语平行语料库；而现今主流则转向了基于深度学习模型的方法如序列到序列（seq2seq）架构来实现更高效的跨语言信息传递功能。
6. **自然语言生成**：与机器翻译类似但更加注重创造性应用，例如新闻报道自动生成、对话系统构建等场景下的文本创作任务。
7. **对话系统**：模拟人类交流模式的人工智能应用程序，包括问答机器人和聊天伙伴等功能模块。这类系统的开发需要具备理解用户输入问题的能力，并能有效地检索相关信息并生成恰当的回应。
8. **信息提取**：从大量无结构化数据中自动抽取有价值的信息，如事件检测、实体识别及关系分析等操作流程，在新闻监测与情报研究等领域具有重要的应用价值。
9. **文本分类和情感极性分析**：对文档进行预先定义类别的归类处理（例如垃圾邮件过滤或主题类别划分），这通常涉及机器学习算法以及深度神经网络模型的应用来实现自动化决策过程。
10. **文本聚类**：通过无监督的学习方式，依据相似度指标将数据集中的条目分组整理。这种方法常被用来进行话题发现及文档分类等工作任务中使用。
詹卫东老师的课程不仅覆盖了上述理论知识框架，还会结合实际案例来讲解相关算法的实际应用以及工具的利用技巧，以帮助学生掌握计算语言学的核心原理及其实践技能。这对于希望深入研究自然语言处理和机器翻译技术的学生来说是一份非常宝贵的参考资料。通过系统化的学习与实验操作训练，我们能够更好地理解和运用计算语言学领域的前沿成果，从而促进人机交互及人工智能的进步和发展。
5星
