自然语言处理和语言学

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自然语言处理和语言学之间的区别

自然语言处理 vs. 语言学

自然語言處理（natural language processing，缩写作 NLP）是人工智慧和語言學領域的分支學科。此領域探討如何處理及運用自然語言；自然語言認知則是指讓電腦「懂」人類的語言。 自然語言生成系統把計算機數據轉化為自然語言。自然語言理解系統把自然語言轉化為計算機程序更易于處理的形式。. 语言学（linguistics）是一门关于人类语言的科学研究。语言学包含了几种分支领域。在语言结构（语法）研究与意义（语义与语用）研究之间存在一个重要的主题划分。语法中包含了词法（单词的形成与组成），句法（决定单词如何组成短语或句子的规则）以及语音（声音系统与抽象声音单元的研究）。语音学是语言学的一个相关分支，它涉及到语音（phone）与非语音声音的实际属性，以及它们是如何发出与被接收到的。 與学习語言不同，语言学是研究所有人类语文發展有關的一門學術科目（通常只有根据语言，非文字）。传统上，语言学是文化人类学的分支学科，但是现在语言学越来越独立了。语言学研究句法和词语等语言的描述，也研究语言的发展史。 语言学其他的附属科目包括以下：.

語言

语言，广义而言，是用於沟通的一套方式，有其符号与处理规则，一般称为文法。符号通常称为文字，会以视觉、声音或者触觉方式来进行传递。 語言用來傳遞已知或未知事物的含義。 “語言”一詞可以更廣義的理解為已知或未知世界的基礎構成系統。 嚴格來說，語言是指人類溝通所使用的語言——自然語言。在一個先進的社會中一般人都必須透過學習才能獲得語言能力。語言的目的是交流觀念、意見、思想等。 語言學就是從人類研究語言分類與規則而發展出來的。研究語言的專家被稱呼為語言學家。 當人發現了某些動物如海豚能夠以某種方式溝通，​​就誕生了動物語言的概念。 20世紀由於電腦誕生，人需要給電腦指令。這種對機器的「單向溝通」就成電腦語言。.

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語意

語意（meaning），在語言學上，指發出訊息者想要表示或傳達給發現者或接收者的理念；亦或發現者或接收者由該語境所推斷的結果。 在大多數語言中，有些字往往會有多種不同涵義；因此發現者或接收者由語境推斷語意時，往往會因線索不足而混淆，導致產生不同的解讀。.

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计算语言学

計算語言學，亦稱電腦語言學（computational linguistics）是一門跨學科的研究領域，試圖找出自然語言的規律，建立運算模型，最終讓電腦能夠像人類般分析，理解和處理自然語言。 過去，計算語言學的研究一般由專門負責利用電腦處理自然語言的電腦學家進行。由於近年的研究顯示人類語言是超乎想像的複雜，現在的計算語言學研究多由來自不同學科的專家共同進行。一般來說，研究隊伍的成員有電腦學家、語言學家、語言專家（熟悉有關研究項目所要處理的語言的人），以至研究人工智能、認知心理學、數學、邏輯學等的專家。 計算語言學具有理論和應用的成分。理論計算語言學聚焦於理論語言學與認知科學；應用計算語言學聚焦於模擬人類使用語言的實用成果。 對於計算語言學的定義是：……從計算的觀點，以科學方法研究語言的學問。計算語言學家關注於提供各種語言學現象的計算模型。.

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语音合成

語音合成是將人類語音用人工的方式所產生。若是將電腦系統用在語音合成上，則稱為語音合成器，而語音合成器可以用軟/硬體所實現。文字轉語音（text-to-speech，TTS）系統則是將一般語言的文字轉換為語音，其他的系統可以描繪語言符號的表示方式，就像音標轉換至語音一樣。 而合成後的語音則是利用在資料庫內的許多已錄好的語音連接起來。系統則因為儲存的語音單元大小不同而有所差異，若是要儲存phone以及diphone的話，系統必須提供大量的儲存空間，但是在語意上或許會不清楚。而用在特定的使用領域上，儲存整字或整句的方式可以達到高品質的語音輸出。另外，包含了聲道模型以及其他的人類聲音特徵參數的合成器則可以創造出完整的合成聲音輸出。 一個語音合成器的品質通常是決定於人聲的相似度以及語意是否能被了解。一個清晰的文字轉語音程式應該提供人類在視覺受到傷害或是得到失讀症時，能夠聽到並且在個人電腦上完成工作。從80年代早期開始，許多的電腦作業系統已經包含了語音合成器了。.

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语音处理

語音處理（Speech processing），又稱語音訊號處理、人聲處理，其目的是希望做出想要的訊號，進一步做語音辨識，應用到手機介面甚至一般生活中，使人與電腦能進行溝通。.

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语音识别

语音识别（speech recognition；語音辨識／言語辨別）技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）、電腦語音識別（Computer Speech Recognition）或是語音轉文本識別（Speech To Text, STT），其目标是以電腦自動将人类的语音内容转换为相應的文字。与及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。.

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机器翻译

機器翻譯（英語：Machine Translation，經常簡寫為MT，俗称机翻）屬於計算語言學的範疇，其研究藉由-zh-hant:電腦程式;zh-hans:计算机程序-將文字或演說從一種自然語言翻譯成另一種自然語言。簡單來說，機器翻譯是--將一個自然語言的字辭取代成另一個自然語言的字辭。藉由使用語料庫的技術，可達成更加複雜的自動翻譯，包含可更佳的處理不同的文法結構、辭彙辨識、慣用語的對應等。 目前的機器翻譯軟體通常可允許針對特定領域或是專業领域（例如天氣預報）來加以客製化，目的在於將辭彙的取代縮小於該特定領域的專有名詞上，以藉此改進翻譯的結果。這樣的技術适合針對一些使用較正规或是較制式化陳述方式的領域。例如政府機關公文或是法律相關文件，這類型的文句通常比一般的文句更加正式與制式化，其機器翻譯的结果通常比日常对话等非正式场合所使用语言的翻译结果更加符合语法。 目前的一些翻译机器，例如AltaVista Babelfish，有時可以得到可以理解的翻译结果，但是想要得到較有意義的翻譯結果，往往需要在輸入語句時適當地編輯，以利電腦程式分析。 但是，機器翻譯的結果好壞，往往取決於譯入及譯出語之間的詞彙、文法結構、語系甚至文化上的差異，例如英语與荷兰语同為印歐語系日耳曼語族，這兩種語言間的機器翻譯結果通常比汉语與英语間機器翻译的結果好。 因此，要改善機器翻譯的結果，人為的介入仍顯相當重要。 一般而言，大眾使用機器翻譯的目的只是為了获知原文句子或段落的要旨，而不是精確的翻譯。總的来说，機器翻譯的效果并没有达到可以取代人工翻译的程度，所以無法成為正式的翻譯。 不過現在已有越來越多的公司嘗試以機器翻譯的技術來提供其公司網站多語系支援的服務。例如微軟公司試將其 MSDN 以機器翻譯來自動翻譯成多國語言，如上文所说，知识库作为专业领域，其文法较为制式化，翻译结果亦更加符合自然语言。.

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