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计算语言学

指数 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。.

目录

  1. 30 关系: 人工智能，俄语，個人中心治療，约瑟夫·维森鲍姆，统计机器翻译，美國，联结主义，联邦党人文集，詞類，認知心理學，语义学，语用学，语音合成，语音识别，语言学家列表，语言习得，语法，语法学，语料库语言学，蘇聯，自然语言，自然语言处理，艾伦·图灵，英語，電子計算機，逻辑，机器翻译，数学，数理语言学，承擔特質。

  2. 形式科學
  3. 認知科學
  4. 计算领域研究

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦稱機器智能，是指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現科學領域。同時如此，人類的數量開始收斂及功能逐漸被其取代。 一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是「制造智能机器的科学与工程。」 人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及範圍極廣。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。 AI的核心问题包括建構能夠跟人類似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。強人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前強人工智慧已經有初步成果，甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基於仿生學、認知心理學，以及基于概率论和经济学的演算法等等也在逐步探索當中。.

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俄语

俄语（russkij jazyk，发音）為聯合國官方語言之一。俄語属于斯拉夫语族的东斯拉夫语支，是斯拉夫语族中使用人数最多的语言，是俄羅斯、白俄羅斯、吉尔吉斯斯坦及哈萨克斯坦的官方語言，主要在俄羅斯等前苏联加盟共和国中使用，且在華沙公約組織的成员国裡曾經被学校广泛列为第一外语教学。在蘇联時代，苏联加盟共和国和自治共和国非常强调俄语的重要性。虽然这些苏联的加盟共和国现在很多开始强调使用当地语言的重要性，在部分國家俄語已不再是官方語言，但俄语仍然是这些地区最广泛使用的共通语言。俄语屬於印欧语系，是东斯拉夫语支中三個目前仍在使用的語言之一。目前發現最早的古東斯拉夫語文字是在第十世紀的內容。 俄语是歐亞大陸中分布區域最廣的語言，也是斯拉夫語中最多人使用的語言。俄语也是歐洲最多人使用的母語，是俄羅斯、白俄羅斯、烏克蘭1.44億人的母語。俄语是母語人口排名的第八名，是以人口排列的語言列表中的第七名。.

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個人中心治療

個人中心治療(Person-Centered Therapy)是由羅吉斯於二十世紀四、五年代在美國所創立的一個心理治療取向，或會被稱為「非指導式治療」、「當事人中心治療法」。與心理分析學派有很大的分別，強調人的正面成長和發展，並且非常著重治療師本身的態度如一致(Congruence)、真誠(Genuineness)、無條件尊重(Unconditional Positive Regard)和同理心(Empathy)等，而非治療的技巧。 而且羅吉斯亦提出療治應由案主洞察自己的問題，而非如傳統心理分析治療等由治療師主導治療過程。.

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约瑟夫·维森鲍姆

约瑟夫·维森鲍姆（，Joseph Weizenbaum）是一位德裔美国计算机科学家。他是麻省理工大学的荣休教授。Weizenbaum Award以他的名字命名。.

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统计机器翻译

统计机器翻译（Statistical Machine Translation，简写为SMT）是机器翻译的一种，也是目前非限定领域机器翻译中性能较佳的一种方法。统计机器翻译的基本思想是通过对大量的平行语料进行统计分析，构建统计翻译模型，进而使用此模型进行翻译。从早期基于词的机器翻译已经过渡到基于短语的翻译，并正在融合句法信息，以进一步提高翻译的精确性。 2016年前Google翻译的大部分语言对采用的都是统计机器翻译的方法。而Google亦在此本领域保持领先地位，在美国国家标准局组织的机器翻译评测中遥遥领先。但Google翻译在2016年11月开始使用神經機器翻譯作为主要翻译系统，并开发了Google神經機器翻譯系統。此外，常用的基于统计法机器翻译的系统还包括Bing翻译和百度翻译等。 统计机器翻译的首要任务是为语言的产生构造某种合理的统计模型，并在此统计模型基础上，定义要估计的模型参数，并设计参数估计算法。早期的基于词的统计机器翻译采用的是噪声信道模型，采用最大似然准则进行无监督训练，而近年来常用的基于短语的统计机器翻译则采用区分性训练方法，一般来说需要参考语料进行有监督训练。.

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美國

#重定向 美国.

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联结主义

联结主义是統合了认知心理学、人工智能和心理哲学领域的一种理论。联结主义建立了心理或行为现象模型的顯現模型—單純元件的互相連結網路。联结主义有许多不同的形式，但最常见的形式利用了神经网络模型。.

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联邦党人文集

《联邦党人文集》或稱《聯邦論》、《聯邦主義議文集》（Federalist Papers），是18世纪80年代三位美国政治家在制定美国宪法的过程中所写作的有关美国宪法和联邦制度的评论文章的合集，共收有85篇文章。这些文章最早连载于纽约地区的报纸，之后在1788年，首次出版了合集，书名为“联邦党人”（The Federalist）。此書主要对美国宪法和美国政府的运作原理进行了剖析和阐述，是研究美国宪法的最重要的历史文献之一。 《联邦党人文集》的作者包括詹姆斯·麦迪逊、亚历山大·汉密尔顿、约翰·杰伊。他们使用了普布利乌斯这个笔名。这个名字来源于他们所尊敬的古罗马执政官Publius Valerius Publicola。麦迪逊常被后人称为美国宪法之父，并且担任了第四任美国总统。汉密尔顿是宪法会议中非常有影响力的一位代表，并成为美国首任财政部长。约翰·杰伊则是美国首任联邦最高法院首席大法官。在文集中，大多数文章是由汉密尔顿执笔的，麦迪逊也对文集做出了重大的贡献，而杰伊因为患病，只写了5篇文章。 文集的第10篇和第51篇通常被认为是文集中最有影响力的两篇作品。其中，第10篇文章提倡建立一个强大的共和国，并包括了各党派的讨论；而第51篇则解释了分权制度的必要性。文集第84篇也非常重要，因为这篇文章与后来的美国权利法案有着重大的联系。.

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詞類

词类（part of speech、PoS、POS）是一个语言学术语，是一种语言中词的语法分类，是以语法特征（包括句法功能和形态变化）为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果。 从组合和聚合关系来看，一个词类是指：在一个语言中，众多具有相同句法功能、能在同样的组合位置中出现的词，聚合在一起形成的范畴。词类是最普遍的语法的聚合。 词类划分具有层次性。如汉语中，词可以分成实词和虚词，实词中又包括体词、谓词等，体词中又可以分出名词和代词等。.

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認知心理學

认知心理学（英語：Cognitive psychology）是最新的心理學分支之一，從1950年代至1960年代間才發展出來的。1956年被认为是认知心理学史上的重要年份。这一年几项心理学研究都体现了心理学的信息加工观点。如Chomsky的语言理论和Newell和Simon的“通用问题解决者”模型。「認知心理學」第一次在出版物出現是在1967年Ulrich Neisser的新書。而唐纳德·布罗德本特於1958年出版的《知觉与傳播》一書則為認知心理學取向立下了重要基礎。此後，認知心理取向的重點便在唐纳德·布罗德本特所指出的認知的訊息處理模式－－一種以心智處理來思考與推理的模式。因此，思考與推理在人類大腦中的運作便像電腦軟體在電腦裏運作相似。認知心理學理論時常談到輸入、表徵、計算或處理，以及輸出等概念。 這種理解心智運作的方式在過去數十年變得非常普遍。這些比喻常見於社会心理学、人格心理学、变态心理学和发展心理学中。认知理论的应用在最近並廣及許多动物认知研究的比较心理学领域。 信息處理的认知功能取向最近正被一些心理学新的研究取向所質疑，例如動力系統取向以及哲學中心體合一之觀點。 由於電腦的隱喻和使用，認知心理學在1960年至1970年間得到許多人工智慧及其它相關領域研究成果的助益。事實上，它已發展成為一個跨領域的認知科學，此學門整合了一系列不同取向關於心靈與心智處理的研究。 認知心理學與從前心理研究取向有不同之处。認知心理學使用系統化的科學方法，拒絕接受內省的研究方式，与弗洛依德心理學的現象學研究方法不同。且認知心理學認定內在心理狀態的存在（如信仰、欲望和动机），与行为主义心理學不同。.

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语义学

语义学（Semantics，La sémantique），也作「语意学」，是一个涉及到语言学、逻辑学、计算机科学、自然语言处理、认知科学、心理学等诸多领域的一个术语。虽然各个学科之间对语义学的研究有一定的共同性，但是具体的研究方法和内容大相径庭。语义学的研究对象是自然语言的意义，这里的自然语言可以是词汇，句子，篇章等等不同级别的语言单位。但是各个领域里对语言的意义的研究目的不同：.

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语用学

語用學（Pragmatics）是語言學的一個分支學科，與符號學理論相互交叉、滲透，研究語境對語言含義產生的影響與做出的貢獻。語用學包括言語行為理論、對話內涵義、交流中的對話，以及從哲學、社會學、語言學及人類學等角度解析人類語言行為的研究。 語用學分析研究語言行為（如招呼、回答、勸說）的文化準繩與發言規則。語用學還研究語言用於成事的方式。 不同的文化之間皆有約定俗成、客套的對話，為了避免跨文化交流之中，因為語言規範的差異而在交談之中產生誤解，社會語言學的知識與務實能力是語言學習者所不能忽視的。.

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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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语言学家列表

語言學家是指研究語言學並有一定造詣的學者。 下列是語言學家的列表（List of linguists），可以參考結構主義的當代語言學家。.

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语言习得

语言习得（英語: language acquisition，又譯「语言悉得」〔因为此概念与学习无关〕）是人类语言发展的进程,也是典型的人类特有的特征之一，因为非人类的生物不使用语言交流。第一语言习得，关系到儿童时代的语言能力发展；而第二语言习得，关系到成人语言的发展。历史上，理论与理论家们一直强调先天与后天是语言习得的最重要因素。但最近的研究者们认为生理与环境因素都很重要。最热门的争论是生物贡献是否包括语言容量（普遍文法）。五十年来，语言学家诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）强烈支持：儿童有先天的语言能力，促进或约束语言学习。其它研究者如伊丽莎白·贝茨（）、布赖恩·马克威尼（）、凯瑟琳·斯诺（）和迈克尔·托马塞洛（）设定语言学习仅从认知能力和学习者与周围环境的互动因素中得出。最近，非先天论者，威廉·奥格雷迪（），指出从功效化、线性计算系统中得出复杂的关系现象。CHILDES语言数据库，为研究提供了方便。.

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语法

语言学中语法（Grammar）是指任意自然语言中控制子句、词组以及单词等结构的规则，这一概念也被用来指对于这些规则进行研究的学科，例如词法学、语法学或音韵学等，并和其他学科如语音学、语义学或语用学互相补充。在很多文献中，语言学家通常不用“语法”来指正寫法。.

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语法学

语法学（Syntax）是語言學的一個分科，是研究语言结构规律（语法）的学科。.

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语料库语言学

语料库语言学（corpus linguistics）是基于语言运用的实例（即语料库）的语言研究。语料库语言学可以对自然语言进行语法与句法分析，还可以研究它与其他语言的关系。语料库最初由手工完成，而现在主要是由计算机自动完成。 语料库语言学家相信，可靠的语言分析需建立在新鲜的语料、自然的语言环境，和最小的实验干扰之上。在语料库语言学中，语料标注的意义众说纷纭，从约翰·辛克莱(John McHardy Sinclair)主张最少量的标注，并允许文本“为自己说话”，到“英语用法调查组”（设在伦敦大学学院）鼓励更多的标注，并认为它是通向更完备和严谨的语言理解的道路。.

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蘇聯

#重定向 苏联.

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自然语言

自然语言（Natural language）通常是指一种自然地随文化演化的语言。英语、汉语、法語、西班牙語、日语为自然语言的例子，而世界语则为人工语言，即是一种由人特意为某些特定目的而创造的语言。 不过，有时所有人类使用的语言（包括上述自然地随文化演化的语言，以及人工语言）都会被视为“自然”语言，以相对于如编程语言等为计算机而设的“人造”语言。这一种用法可见于自然语言处理一词中。自然语言是人类交流和思维的主要工具。.

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自然语言处理

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。.

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艾伦·图灵

艾伦·麦席森·图灵，OBE，FRS（Alan Mathison Turing，又译阿兰·图灵，Turing也常翻譯成--林或者杜林，）是英国計算機科學家、数学家、邏輯學家、密码分析学家和理论生物学家，他被视为计算机科学與人工智慧之父。 在第二次世界大战期间，图灵曾在“政府密码学校”（GC&CS，今政府通信总部）工作。政府密码学校位于布萊切利園，是英国顶级机密情报机构。图灵在这里从事密码破译工作，有一段时间，他领导了（Hut 8）小组，负责德国海军密码分析。 期间他设计了一些加速破译德国密码的技术，包括改进波兰战前研制的机器，一种可以找到恩尼格玛密码机设置的机电机器。 图灵在破译截获的编码信息方面发挥了关键作用，使盟军能够在包括大西洋战役在内的许多重要交战中击败纳粹，并因此帮助赢得了战争。 图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，例如图灵曾写过一篇名为《》的论文，提問「机器会思考吗？」（Can Machines Think?），作為一种用于判定机器是否具有智能的测试方法，即图灵测试。至今，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。 图灵是著名的男同性恋者，并因为其性倾向而遭到当时的英国政府迫害，职业生涯尽毁。他亦患有花粉过敏症。 图灵还是一位世界级的长跑运动员。他的马拉松最好成绩是2小時46分03秒（手動計時），比1948年奥林匹克运动会金牌成绩慢11分钟。1948年的一次跨国赛跑比赛中，他跑赢了同年奥运会银牌得主。.

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英語

#重定向 英语.

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電子計算機

--，亦稱--，计算机是一种利用数字电子技术，根据一系列指令指示其自动执行任意算术或逻辑操作序列的设备。计算机遵循被称为“程序”的一般操作集的能力使他们能够执行极其广泛的任务。 计算机被用作各种工业和消费设备的控制系统。这包括简单的特定用途设备（如微波炉和遥控器）、工业设备（如工业机器人和计算机辅助设计），以及通用设备（如个人电脑和智能手机之类的移动设备）等。尽管计算机种类繁多，但根据图灵机理论，一部具有最基本功能的计算机，应当能够完成任何其它计算机能做的事情。因此，理论上从智能手机到超级计算机都应该可以完成同样的作业（不考虑时间和存储因素）。由于科技的飞速进步，下一代计算机总是在性能上能够显著地超过其前一代，这一现象有时被称作“摩尔定律”。通过互联网，计算机互相连接，极大地提高了信息交换速度，反过来推动了科技的发展。在21世纪的现在，计算机的应用已经涉及到方方面面，各行各业了。 自古以来，简单的手动设备——就像算盘——帮助人们进行计算。在工业革命初期，各式各样的机械的出现，其初衷都是为了自动完成冗长而乏味的任务，例如织机的编织图案。更复杂的机器在20世纪初出现，通过模拟电路进行复杂特定的计算。第一台数字电子计算机出现于二战期间。自那时以来，电脑的速度，功耗和多功能性不断增加。在现代，机械计算--机的应用已经完全被电子计算机所取代。 计算机在组成上形式不一，早期计算机的体积足有一间房屋的大小，而今天某些嵌入式计算机可能比一副扑克牌还小。当然，即使在今天依然有大量体积庞大的巨型计算机为特别的科学计算或面向大型组织的事务处理需求服务。比较小的，为个人应用而设计的称为微型计算机（Personal Computer，PC），在中國地區简称為「微机」。我們今天在日常使用“计算机”一词时通常也是指此，不过现在计算机最为普遍的应用形式却是嵌入式，嵌入式计算机通常相对简单、体积小，并被用来控制其它设备——无论是飞机、工业机器人还是数码相机。 同计算机相关的技术研究叫计算--机科学，而「计算机技术」指的是将计算--机科学的成果应用于工程实践所派生的诸多技术性和经验性成果的总合。「计算机技术」与「计算机科学」是两个相关而又不同的概念，它们的不同在于前者偏重于实践而后者偏重于理论。至於由数据为核心的研究則称為信息技术。 传统上，现代计算机包括至少一个处理单元（通常是中央处理器（CPU））和某种形式的存储器。处理元件执行算术和逻辑运算，并且排序和控制单元可以响应于存储的信息改变操作的顺序。外围设备包括输入设备（键盘，鼠标，操纵杆等）、输出设备（显示器屏幕，打印机等）以及执行两种功能（例如触摸屏）的输入/输出设备。外围设备允许从外部来源检索信息，并使操作结果得以保存和检索。.

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逻辑

邏輯（λογική；Logik；logique；logic；意大利语、西班牙语、葡萄牙语: logica），又稱理則、論理、推理、推論，是对有效推論的哲學研究。邏輯被使用在大部份的智能活動中，但主要在哲學、心理、学习、推论统计学、脑科学、數學、語義學、 法律和電腦科學等領域內被視為一門學科。邏輯討論邏輯論證會呈現的一般形式，哪種形式是有效的，以及其中的謬論。 邏輯通常可分為三個部份：歸納推理、溯因推理和演繹推理。 在哲學裡，邏輯被應用在大多數的主要領域之中：形上學/宇宙論、本體論、知識論及倫理學。 在數學裡，邏輯是指形式逻辑和数理邏輯，形式逻辑是研究某個形式語言的有效推論。主要是演繹推理。 在辯證法中也會學習到邏輯。数理邏輯是研究抽象邏輯关系和数学基本的问题。 在心理、脑科学、語義學、 法律裡，是研究人类思想推理的处理。 在学习、推论统计学裡，是研究最大可能的结论。主要是歸納推理、溯因推理。 在電腦科學裡， 是研究各种方法的性质，可能性，和实现在机器上。主要是歸納推理、溯因推理，也有在歸納推理的研究。 从古文明开始（如古印度、中國和古希臘）都有對邏輯進行研究。在西方，亞里斯多德將邏輯建立成一門正式的學科，並在哲學中給予它一個基本的位置。.

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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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数学

数学是利用符号语言研究數量、结构、变化以及空间等概念的一門学科，从某种角度看屬於形式科學的一種。數學透過抽象化和邏輯推理的使用，由計數、計算、量度和對物體形狀及運動的觀察而產生。數學家們拓展這些概念，為了公式化新的猜想以及從選定的公理及定義中建立起嚴謹推導出的定理。 基礎數學的知識與運用總是個人與團體生活中不可或缺的一環。對數學基本概念的完善，早在古埃及、美索不達米亞及古印度內的古代數學文本便可觀見，而在古希臘那裡有更為嚴謹的處理。從那時開始，數學的發展便持續不斷地小幅進展，至16世紀的文藝復興時期，因为新的科學發現和數學革新兩者的交互，致使數學的加速发展，直至今日。数学并成为許多國家及地區的教育範疇中的一部分。 今日，數學使用在不同的領域中，包括科學、工程、醫學和經濟學等。數學對這些領域的應用通常被稱為應用數學，有時亦會激起新的數學發現，並導致全新學科的發展，例如物理学的实质性发展中建立的某些理论激发数学家对于某些问题的不同角度的思考。數學家也研究純數學，就是數學本身的实质性內容，而不以任何實際應用為目標。雖然許多研究以純數學開始，但其过程中也發現許多應用之处。.

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数理语言学

数理语言学（Mathematical linguistics）又稱數學語言學，是运用数学的理论和方法来研究和说明语言的一门语言学分支学科。.

查看 计算语言学和数理语言学

承擔特質

境賦使（affordance），或稱為直觀功能、預設用途、可操作暗示、符擔性、支應性、示能性等，指一件物品實際上用來做何用途，或被認為有什麼用途。也就是說在物品的某個方面，具有讓人明顯知道該如何使用它的特性。例如門提供「打開」的功能，椅子提供「支撐」的功能。人們得知如何使用物品有一部分來自認知心理學，另一部分來自物品的外形。 （affordance）在中文中如果翻譯成 「直觀功能」會比較易於瞭解。「直觀功能」的意義為物體所具有的物理特性以及我們所理解該物體可使用方式間的關係，其最主要的核心概念是物體的特性決定了行為的可能性。.

查看 计算语言学和承擔特質

另见

形式科學

認知科學

计算领域研究

亦称为 计算机语言学。