语言学（linguistics）在人工智能（AI）的应用都有哪些？
好几年前写的答案，有些观点我现在想法有些出入，黑理论语言学黑得有点过。最近几年在AI业界做语音与语言技术，又有一些新的感悟，我再打点补丁。 语言学AI中的应用那算是计算语言学或者自然语言处理了。理论语言学最大的贡献在于构建symbolic系统，不过最近十年整个AI领域走上了完全数据驱动的路，任何依赖知识，逻辑，规则的研究范式都面临边缘化。AI的整个知识表示(knowledge representation)的分支都彻底边缘化，更不要说利用规则的计算语言学方法。未来一个可能的发展方向是利用语义学，将自然语言转换为语义表示，然后叠加知识，进行推理。 以下为原回答。 我是语言学系出身的，很多人以为自然语言处理的理论基础是语言学，很遗憾这个想法大错特错。 当前的理论语言学(theoretical linguistics)主流研究越走越偏，对计算语言学(computational linguistics)/自然语言处理(natural language process)几乎没有任何贡献。包括音系学(phonology)，乔姆斯基一系列句法模型(Chomskian syntax)，形态学(morphology)，语用学(pragmatics)。 主流语言学难以应用的最大问题在于symbolic representation的假设。语言学的模型把语言都写成二进制，非黑即白，要知道自从20世纪80年代开始，AI的人就已经意识到了概率的重要性。概率与传统语言学完全背离。而且理论语言学的人并不喜欢讨论实际自然语言数据，尤其喜欢坐着想句子。著名斯坦福计算语言学大神Christ Manning，也是语言学系出身，但最近十几年几乎再也没发过跟理论语言学有关的论文。 主流贡献相对大一点的分支有形式语义学(formal semantics)，但过于依赖手写规则(handwritten rules)，大规模推广有困难，面临的问题跟传统专家系统类似。两个冷门的句法模型dependency grammar和combinatorial categorical grammar (CCG)在句法分析领域有一定市场。 对AI领域有帮助的理论都是语言学以及相关学科中偏门的领域，包括语音学(phonetics，语音识别的理论基础，不过语言学很多人不把语音学当作语言学分支)，词汇语义(lexical semantics, 主要以LSA, LDA等一系列模型间接实现)，历史语言学(historical linguistics)和类型学(typology)对于多语言的技术开发比较有一定启发。 心理语言学(psycholinguistics)依靠行为实验(behavior experiments)，大脑成像技术(brain imaging)以及认知建模(cognitive modeling)研究人类实际语言使用，可谓计算语言技术的理论后盾。计算语言学顶级会议ACL每年专门设分领域接收认知模拟的研究。认知建模也是我做的最多的一块。 AI领域志在逼近人类智能，研究人类智能的认知科学才是AI的理论基础，而不是理论语言学。
@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。