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| 语言研究要与未来接轨 |
| 陆俭明 |
| 北京大学 中国语言学研究中心/中文系 |
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| Linguistic Study Should Be Geared to Future Challenges |
| Lu Jianming |
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| 文章导读 我国的语言研究不断地继承、发展，做了大量的工作，无论是在语音、词汇还是语法、修辞方面，都产出了大批研究成果，但还远远跟不上时代和科技发展的需要。这突出表现在，语言学在当今飞速发展的、基于人工神经网络的“计算机深度学习”的人工智能事业中，逐渐被边缘化。不是人工智能不需要语言学知识，而是已有的语言研究成果不怎么适应人工智能研究的需要。基于人工神经网络的“计算机深度学习”的特点是“从原始特征出发不断自动学习高级特征组合”。人工智能的发展靠的是“数据”“算力”“算法”三驾马车驱动。人工智能“数据”部分极需要“有效的语言学知识”——从“范畴”（语音的、语义的、句法的、语用的等）到“规则”都给以“特征化”刻画、描写的语言研究成果，可是我们以往在“特征”研究方面是个软肋。 |
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摘要 我国的语言研究不断地继承、发展，做了大量的工作，无论是在语音、词汇还是语法、修辞方面，都产出了大批研究成果，但还远远跟不上时代和科技发展的需要。这突出表现在，语言学在当今飞速发展的、基于人工神经网络的“计算机深度学习”的人工智能事业中，逐渐被边缘化。不是人工智能不需要语言学知识，而是已有的语言研究成果不怎么适应人工智能研究的需要。基于人工神经网络的“计算机深度学习”的特点是“从原始特征出发不断自动学习高级特征组合”。人工智能的发展靠的是“数据”“算力”“算法”三驾马车驱动。人工智能“数据”部分极需要“有效的语言学知识”——从“范畴”（语音的、语义的、句法的、语用的等）到“规则”都给以“特征化”刻画、描写的语言研究成果，可是我们以往在“特征”研究方面是个软肋。
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| 引用本文: |
陆俭明. 语言研究要与未来接轨[J]. 语言战略研究, 2021, 6(1): 1-1.
Lu Jianming. Linguistic Study Should Be Geared to Future Challenges. , 2021, 6(1): 1-1.
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