计算机语言学

计算机语言学本身逐渐耗尽。 这一结论伴随着半个世纪以来在“高知识”信息产品领域的不成功研究。 我们正在谈论自动化的足够的翻译或者根据具体语言的纪录片阵列中的含义来搜索信息。

本身，任何文本的处理只能通过使用超级语言技术来进行，这些技术能够以普通人的基本意义的层次来分析信息。

计算机语言学与控制论一起，不幸的是，无法发明完美的机器翻译或创建一个“智能”对话系统。 科学技术进步把一切都放在了位置。 当时工作的科学家能够证明，只有充分了解自然意识工作的程序，才能实现“机器思维”问题的解决。 只有在这种情况下，研究人员才能够将所有的思维程序都应用于计算机算法化。 换句话说， 信息的 自动 处理 将有助于人类思维的新表现。

在理解任何消息时，人们永远不会将收到的信息与内存中的图像的行为模型和概念进行比较。 在接收到每个模型的情况下，内存中的人在累积的经验中找到一个对应关系，只有在进一步反思文本时才开始指定和改进收到的信息。 与上述相反，计算机语言学的目的在于确定词的含义的确切对应关系，同时以任何语言特有的单词形式来克服多值工具包的有问题的问题。 这是将这个概念与人类思维的行动区分开来的。 有人认为，一个人不会以文字或语言的特殊知识为代价来理解文字或言语，或者通过初步的联想假设，根据其内部内容形成感知信息的图片。

与计算机密切相关，使用数学语言学，这是一个负责开发用于描述人造和自然语言的正式设备的学科。 这个研究课题出现在二十世纪，旨在澄清语言学的基本概念。 其基础规定了代数和 数学规划 的基本方法和思想 。 通过在语言学研究中使用数学仪器来证实与本学科的语言学的紧密互动。

该语言的数学描述首先由F. de Saussure证实，他将语言作为通过其载体进行 言语活动 的机制。 作为这种活动的结果，可以获得所谓的“正确的文本”，表示语音单元的序列，并且受到可以使用数学表达式描述的一般定律的约束。

数学语言学的结构部分之一是正式语法的理论，由 N.乔姆斯基 创造 。 这个理论允许我们描述不是每个文本单独表征的模式，而是一整套正确的文本。 在这个阶段，计算机语言学可以非常成功地使用，可以建立一种称为“形式语法”的机制，这样可以使用特殊的程序来形成正确的语言文本，并对其结构进行描述。