语料库语言学与ICLE项目

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摘要：一、语料库语言学的诞生 长久以来,计算语言学的研究,主要采用一种基于逻辑和知识的方法来进行（the inference- and knowledge-besed approach）。很多从事自然语言处理工作的人工智能专家认为,要让计算机正确地处理各种复杂的自然语言,就必须使计算机掌握大量的语法规则,具备足够的逻辑推理能力和充分的领域知识（field knowledge）。这种研究方法之所以成为计算语言学研究的主流,主要有三个原因:首先,许多认知心理学和心理语言学的研究成果表明,人脑在使用自然语言时,的确离不开上述种种认知能力,而人工智能界又一直认为,要使计算机具备人脑的种种功能,必须尽可能多地模拟（copy）人脑处理问题的特点。其次,人们使用这种基于逻辑和知识的方法,在人工智能的许多研究领域,如专家系统等,都取得了很大成功,因此人们对于将这种研究方法运用到自然语言处理方面也充满信心。最后,与电子计算机几乎同时问世的“转换—生成语法”在普通语言学界一直占据着统治地位,而转换—生成语法又特别强调对“语言能力”（competence）的研究,认为语言能力不仅可以用规则来形式化,而且是影响“语言行为”（performance）的主要因素。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/82990X/199405/1005021533.html

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关键词：CLE 语料库 语言学 performance competence 语料库语言学 自然语言处理 计算机 计算语言学 人工智能