在快速發展的機器人科學領域，理解計算語言學至關重要。 《計算語言學》這本書深入研究了語言和技術的交叉點，為塑造人工智慧和自然語言處理的過程和工具提供了寶貴的見解。對於尋求加深機器如何理解和處理語言知識的專業人士、學生和愛好者來說，這是一本必備讀物。

章節簡要概述：

1：計算語言學：探索計算語言學的基本概念和方法。

2：自然語言處理：揭示使機器能夠理解人類語言的技術。

3：語料庫語言學：透過大量文本集合檢驗語言研究，這是機器學習的基礎。

4：文本語料庫：了解如何使用語料庫來訓練語言模型並改進 自然語言處理 系統。

5：詞感 消歧：了解機器如何從具有多種解釋的單字中辨別含義。

6：認知語言學：探索語言與思考之間的關係，這對人工智慧理解至關重要。

7：詞性標註：了解機器如何辨識和分類句子中的單字以進行處理。

8：查爾斯·J·菲爾莫爾：深入研究菲爾莫爾的著作，他的理論影響了現代語言學和 自然語言處理。

9：樹庫：研究計算模型中所使用的語言的註釋句法結構。

10：統計機器翻譯：檢查如何將統計方法應用於機器翻譯系統。

11：語言類別：了解語言元素的分類及其在自然語言處理應用中的作用。

12：語言和通訊技術：探索推動基於語言的人工智慧進步的技術。

13：自然語言處理的歷史：深入了解 自然語言處理 的演變及其當前的意義。

14：塞姆瓦爾：探索 塞姆瓦爾 系列評估，這對於評估 自然語言處理 任務至關重要。

15：海豚：了解 海豚 計畫及其對計算語言學的貢獻。

16：約翰·納邦：探索 內博訥 在計算語言學領域的有影響力的工作。

17：ISLRN：研究國際標準語言資源號在資料共享中的作用。

18：艾米莉·M·本德：了解 本德 在語言學和人工智慧方面的開創性貢獻。

19：功能語言學：深入研究功能語言學及其在計算模型中的應用。

20：詞彙學：探索單字及其意義的研究，這對語言處理至關重要。

21：文法：學習控制句子結構的規則，這對人工智慧語言理解至關重要。

透過彌合語言學和技術之間的差距，本書為讀者提供了理解和推進計算語言學的綜合工具包。無論您是渴望深入研究該學科的學生、尋求擴展專業知識的專業人士，還是對人工智慧未來感到好奇的愛好者，這本書都適合您。