计算语言学是计算机科学与语言学交叉的学科，考研时通常需要考察以下几方面的内容：
1. 语言学基础：
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语音学：语音的产生、分类、声学基础等。
词汇学：词的构成、分类、语义学等。
句法学：句子的结构、句法成分、句子类型等。
语义学：词义、句义、语义场等。
语用学：语言的使用、语境、言语行为等。
2. 计算语言学基础：
自然语言处理（NLP）的基本概念、方法和技术。
语言模型：隐马尔可夫模型、神经网络模型等。
词性标注、句法分析、语义分析、机器翻译等基本任务。
信息检索、文本挖掘、知识图谱等应用。
3. 机器学习与人工智能：
机器学习的基本算法和理论。
人工智能的基本概念、方法和应用。
神经网络、深度学习在NLP中的应用。
4. 编程与算法：
数据结构与算法。
编程语言（如Python、Java等）。
软件工程基础。
5. 专业知识与前沿技术：
计算语言学领域的最新研究进展。
相关领域的应用，如语音识别、语音合成、问答系统等。
具体考试内容会因学校和专业而有所不同，建议你查阅目标院校的招生简章或咨询相关老师，以获取更准确的信息。同时，加强基础知识和实践能力的培养，对考研准备会有很大帮助。
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