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:
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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