语言学（linguistics）在人工智能（AI）的应用都有哪些？
@秋思学姐对这个问题回答的已经很全面了。趁着今晚无心读书，我从另一个角度补充一下自己的看法。 这个问题其实问的很微妙：语言学（linguistics）在人工智能（AI）的应用都有哪些？这仿佛已经假设了：语言学是理论，人工智能是应用。这样说在通常意义下不算错，但严格来说，它们之间的关系没这么简单。 总的来说，语言学和人工智能是两个相互独立却又密切相关的研究领域。 之所以说独立，是因为它们都有各自的理论层面研究和应用层面研究，并非语言学一定是理论的，人工智能一定是应用的。比如，语言学分为理论语言学（theoretical linguistics）和应用语言学（applied linguistics）；人工智能领域流派众多，从目前最热的机器学习approach来看，也分为对机器学习理论（ML theory）的研究以及机器学习在具体领域应用（ML application）的研究。 而说二者密切相关，主要是有以下两个方面的支撑： （1）应用语言学中有着与人工智能关系密切的方向，即计算语言学（CL, computational linguistics）。CL的主要目的为借助计算机科学、统计学领域中的模型与算法，解决语言学中的问题。注意，这里的算法和模型是手段，解决语言学问题是目的。比如，建立语料库，并使用LDA模型对语言学中谓词（predicate）的subcategorisation与selectional preference现象进行研究（subcategorisation与selectional preference我实在翻译不来了...感兴趣的童鞋可参考链接selectional preference 及subcategorisation）。 （2）人工智能存在与语言学密切相关的具体应用领域，即自然语言处理（NLP, natural language processing）。NLP旨在基于对自然语言算法和模型的研究建立智能系统。注意，这里建立智能系统是目的。什么是智能系统？我们耳熟能详的机器翻译、自动文摘、情感分析、对话生成，都是。现有答案举的例子很详细，此处不再展开。 以上可以看出，CL更侧重对语言学的研究，NLP则更关注实际应用；CL更偏底层，NLP则更偏上层。但，即便目的上略有不同，二者手段相似：都离不开对算法和模型的设计、改进与实施；也正因为同属linguistics与AI的交叉领域，在实际中CL与NLP常常混用。聪明的你可能会问，还是解决实际问题更实在，比如聊天机器人多有意思，没事去CL中研究subcategorisation与selectional preference做什么？事实上，此二者对提升句法解析（syntactic parsing）以及词汇消歧（word disambiguiation）的效果有巨大作用，而句法解析和词汇消歧正是NLP中绝大多数智能应用都离不开的关键技术。这也从侧面说明了二者在研究内容上密切联系甚至有所重合的合理性：想建立真正work的系统，NLP离不开从词法（morphology）、语义（semantics）、句法（syntax）和语篇（discourse）等语言学角度深入研究。 一个有趣的角度是从高校对于学科的设置和划分可以看出CL与NLP的些许分别。如剑桥有两个与CL&NLP相关的组，一个在Computer Lab，属计算机系；另一个在Language Technology Lab，属语言学系。从publication的角度看，即便大部分研究方向类似，但前者更偏应用，而后者对于语言学的关注则要明显高于前者。 爱丁堡的相关学者基本附属School of Informatics的AI系及@秋思学姐所在的School of Philosophy, Psychology and Language Sciences下。与剑桥不同的是，爱丁堡CL&NLP的研究都集中在School of Informatics下做。毕竟CL属于linguistics里相对小众的方向，并非所有学校都会在语言学系下面设组。与爱丁堡类似结构的还有牛津。牛津的NLP组小而精，有Phil大牛坐镇，也是保障了高质量的产出。 闲言絮语有些离题。感谢阅读。 以上。