接触自然语言处理（NLP）后能为外语学习带来哪些启发？
不邀自来，一直对这个很感兴趣。赶完 paper 顺便来答一记。 曾经学过古希腊语和日语，一头栽进 NLP 大坑也是出于对自然语言的兴趣。（然而却在炼丹之路一去不回头……）在这个回答里，讲一下我关注的一些工作和项目，也许有些偏题，权当抛砖引玉。 在讨论 NLP 和语言学习的关系之前，更应该厘清 NLP 和计算语言学的关系，因为题主有意或无意地用 NLP 同时指代了这两者。在我看来，题主谈及「分析语言的基本概念与方法」，更多的是 NLP 中与计算语言学更近的那部分内容而不是 NLP 偏计算机科学的部分。那么，这些思路在二外习得理论已经早有涉及了，此处就略去不谈。 因此，我真正想谈及的是， NLP 技术（用来指代 NLP 中 CS 那部分）本身会不会对外语学习有贡献。同时，想强调一下，无论是课程也好，辅助的电子设备或应用也好，都是辅助性的。学习语言本身还是更需要明确的的目标、努力与时间。 君不见 UCB NLP 的 David Bamman，是 Tufts 大学的 Perseus 项目（ ）的 senior developer 之一吗？（举这个例子只是因为在学古希腊语的时候，基本 tufts dictionary 不离手，刚好又看到 Bamman 参与过这个项目，没别的意思 - -） 类似的项目还有 ，一个类似 NLTK 的古典语言处理工具包。词向量、词的分布式表示在古典语言上到底会有什么效果？怎么用更好地用 NLP 的技术去处理古典语言文本？怎么用 NER 工具去识别古典文献中的时间与事件？ 好像一下偏到了电子化文献去了，偏回来。在学习古典语言的时候，这些基于自然语言处理的电子资料库、词典一下子解放了诸学子的记忆力，但是它们的交互效果很差，而且也只能应对教科书级别的文本。 当时学古希腊语的时候「背」变位背得昏天黑地（主要是考试闭……卷……），卧槽为什么第一题就是默写变位，于是之后尝试写了一个 app 去「背」词法语法。 古典语言的基本功的练习，都只为了——读古籍。所以古典语言的学习和读文献无法分开。读文献的时候，遇到不认识的词怎么办？卧槽荷马史诗怎么看都看不出这是从哪个词变位过来的怎么办，卧槽这里怎么连起来了，卧槽不要一言不合就开始方言啊（元音变化）…… 所以，结合 NLP 技术，是否就能让文献学研究更为轻松一些呢？譬如说上述的问题其实就是古典语言的 lemmatization 问题，但是就目前的 NLP 水平应该还无法处理吧。当然，古典学/文献学真正重要的、或者说真正有价值的问题远不在固定的某个时期的语言本身，就正如知道茴字有多少种写法并不代表文学研究造诣有多高。但是，古典语言的学习毕竟是研究者的基本要求。而古典语言学习的门槛远比当代语言高，教育资源却相当稀少。如何利用 NLP 的工具辅助古典语言学习者入门我个人觉得是一件非常有意义的事情（然而没什么商机），但这也只是一个外行的想象，因为大部分文献学研究者都对这些东西无感吧。 ACL 系列会议一直有一个挺有意思的 workshop 叫 NLP for BEA，即 building educational applications，已经举办过十几届了。譬如随便点开一个： 有兴趣的不妨看看这系列 workshop 的 archive，主要是从语言教育者的角度出发，如何更好地教授语言、试题的生成与自动批改，grammar checking 等。 其实我只比较关心语言学习本身，所以没有太关注这些工作。举些脑洞例子，NLP 的 QA 任务得到足够的发展后，以后口语考试是不是就能变成语音识别 + LM  + 一些经验的 metrics 去算考生的 score 呢？是不是能以 Praat （ ）这种语音学工具为基础，对语言学习者的口音进行矫正呢？（请自动回想 The Fair Lady 中赫本通过不断练习 The rain in Spain stays mainly in the plain. 习得比较标准的口音的过程）假如计算机能像 Higgins 教授一样孜孜不倦地纠正大家的口音的话，是不是就能降低学习成本呢 :) ETS 的人在 ACL 2016 上做了一个 system demo：Language Muse: Automated Linguistic Activity Generation
for English Language Learners （p.s. 自从转进 CS 之后就变成了不闻窗外事，一心码代码的工科生，所以一些语言学/古典学常识可能让方家见笑了 :) 错谬之处烦请指出。
学语言呢，不需要什么模型和先验，大量数据训练就可以了。有乱七八糟的先验，反而坏事。大量长期的训练甚至比什么方法模型都重要。