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World File Search System语言学
ALS426：语言和语言学
本课程是对语言和语言学研究的介绍。它向学生介绍了语言和语言学的基本概念，原则和理论。它提供了一些背景信息，有关语言的起源，动物和人类语言之间的差异，语言获取/学习和语言学重要，其中包括语音，语音学，形态学，语法，语义，语义，语用学。它还教会学生根据电影/报告/纪录片分析某些语言问题，并撰写有关与语言有关的问题的项目论文。
语言学本科信息手册
为什么要学习语言学？因为语言是通往心灵的窗口。语言学使人们了解人类获得、感知和产生语言的能力，以及语言在当代社会中的作用。语言学适合我吗？要找到答案，请问自己：我对语言和人们使用语言的方式着迷吗？我对语言的声音和结构感兴趣吗？我是否对孩子们如此轻松地掌握语言感兴趣，而外语课程的学生却要困难得多？我想知道是什么让人们听起来不同，或者语言在大脑中是如何组织和处理的？什么是语言学？语言学家探索人类语言的本质以及人类获得和使用语言的能力。语言学家研究儿童和成人如何学习语言以及人们如何使用语言。语言学家确定了语言的普遍特征，这些特征使得表达任何概念成为可能。他们还努力在世界上 3,000 种濒临灭绝的语言完全消失之前记录下来。语言使人类能够独享交流发现的能力。语言学家探讨语言、大脑、文化和思维之间的联系。提供哪些学位？专业：文学学士 (BA) 或通识教育学士 (BGS)。辅修：语言学两个辅修。通识语言学辅修或第二语言习得辅修。
生成人工智能与社会语言学
生成人工智能 (genAI) 中大型语言模型的快速发展开启了社会语言学研究的新时代，重塑了通信、教育和人机交互的格局。本次研讨会汇集了六篇开创性的论文，探讨了 genAI 与各种社会语言现象之间的错综复杂的关系，包括异语、语用学、跨文化性、跨语言、多模态和知识构建话语。唐在研讨会开始时强调了 genAI 的异语性质及其在教育中促进对话互动的潜力。Rappa 和同事分析了高中课堂中语用沟通原则与人机交互之间的一致性。陈和林评估了 ChatGPT 在教育环境中反映文化细微差别的能力。Siu 和 Lin 研究了多语言高等教育学生在拥抱人工智能的 EMI 课堂中多模态内容创作的创新性。林讨论了使用 genAI 进行数字多模态创作的实践和影响。最后，Tan 和 Teo 探讨了 genAI 在构建和分析学习者知识构建话语方面的作用。总的来说，这些研究强调了在部署人工智能工具时需要具备批判意识，强调了它们的变革潜力和固有挑战。随着我们走向人工智能融合的未来，本次研讨会重点介绍了 genAI 如何与教育的社会语言学方面互动并对其产生影响。
认知语言学与两代认知科学
20世纪50年代以后，爆发了影响深远的“认知革命”。这是心理学摆脱行为主义的革命，以信息加工为基础的认知心理学成为心理学研究的主流。20世纪70年代以后，认知科学不断有惊人的发现。在哲学、心理学、语言学等领域，对传统哲学、信息加工理论、生成语法等提出了一系列不同的观点，主张抛弃认知主义，批判哲学上的客观主义（包括白板论、二元论、自主论、先验论、形式主义、符号主义、非隐喻推理等），抛弃心理学上的信息加工理论，强调研究认知、心智、与身体经验之间的关系。1977年，《认知科学》杂志开始出版。1979年，认知科学学会第一次年会正式召开。到了 90 年代，认知科学逐渐成为一股强大的学术潮流，第七届大会于同年 7 月在美国召开，Lakoff (1957) 提出了实验主义哲学（笔者主张将其译为：新经验主义，以区别于经验主义：经验主义），到了 1999 年，Lakoff & Johnson 又提出了“具身哲学”这一新的哲学流派（笔者将另文介绍）。
神经语言学和认知语言学的见解
摘要 本研究利用乔姆斯基、平克、贝茨和博罗迪茨基等天才语言学家和神经语言学家提出的著名理论，分析语言、认知和神经机制之间的关系。采用多模态方法，将大脑通路的神经生物学研究、认知分析和失语症患者的治疗实例整合在一起。具体而言，本研究旨在了解语言的神经生物学基础及其认知基础。1 目前，标准神经成像技术可以通过 fMRI 和 EEG 可视化大脑中参与语言处理的区域，测量语言任务期间的实际神经反应，从而显示神经网络和认知系统之间的复杂关系。案例研究为想要了解神经和认知过程的变化在交流和思维理解中的利弊的潜在用户提供了信息来源。研究结果与语言处理的整个概念有关，因为它们解决了理论形成、临床干预和以后可能进行的各种应用的问题。界定集中在已建立的理论和有限的原始数据收集上，强调未来研究需要探索这些动态领域的更多维度和不断发展的观点。
技术在应用语言学中的作用...
摘要本研究探讨了技术在应用语言学研究中的作用，重点是它带来的机遇和挑战。采用描述性定性方法与全面的文献综述相结合，该研究对技术进步，尤其是人工智能和机器学习如何塑造语言学习和研究提供了深入的分析。该研究确定了关键主题，包括技术在个性化语言教育方面的潜在好处以及与数据隐私和算法偏见有关的道德问题。此外，它突出了数字鸿沟以及对教师培训的持续培训的需求，以将这些工具有效地整合到教育环境中。这些发现强调了在语言学习中平衡技术创新与保存人类因素的重要性，以确保技术融合既有效又公平。关键字：应用语言学，技术集成，数字鸿沟1。简介
21 世纪语言学 - 期刊网络
摘要 21 世纪见证了语言学的突破性进步，特别是通过人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 的融合。本文探讨了语言学与人工智能和 NLP 技术的交集，重点介绍了这些创新如何重塑了我们对语言、交流和计算语言学的理解。本文深入探讨了 NLP 的演变、理解和生成人类语言的机器学习模型的发展，以及人工智能驱动的工具对语言研究和语言教学的影响。讨论进一步涵盖了语言多样性、计算限制和人工智能语言应用中的道德考虑等挑战。最后，本文展望了语言学的未来，提出了人类语言和人工智能之间的动态协同作用。关键词：语言学、人工智能、自然语言处理、计算语言学、机器学习、语言技术、语言理解、语言生成、人工智能伦理、语言多样性。
大脑编码和解码的计算语言学
近年来，计算语言学 (CL) 取得了巨大进步，大型语言模型等模型在各种自然语言处理任务中表现出色。这些进步凸显了它们有助于理解大脑语言处理的潜力，尤其是通过大脑编码和解码的视角。大脑编码涉及将语言刺激映射到大脑活动，而大脑解码是从观察到的大脑活动重建语言刺激的过程。擅长捕捉和操纵语言特征的 CL 模型对于将语言刺激映射到大脑活动和反之亦然至关重要。大脑编码和解码具有广泛的应用，从增强人机交互到为有沟通障碍的个人开发辅助技术。本教程将重点阐述计算语言学如何促进大脑编码和解码。我们将深入研究使用计算语言学方法进行大脑编码和解码的原理和实践。我们还将讨论大脑编码和解码的挑战和未来方向。通过本教程，我们旨在提供计算语言学和认知神经科学之间交叉点的全面而翔实的概述，启发未来对这一令人兴奋且快速发展的领域的研究。
将语言学和物理学结合起来探索知识
摘要 好奇心和解开宇宙奥秘的渴望一直是人们寻求知识的驱动力。近年来，众多学科之间的互联互通逐渐显现，引发了开创性的研究，并为我们打开了新的理解视野。语言学和物理学这两个看似毫不相干的领域就是这样一个交汇点。物理学是研究物质和能量的学科，而语言学是研究语言的科学学科，乍一看，它们似乎是两个截然不同的学科。然而，深入研究就会发现，它们之间有着有趣的相似之处和共同的理念。尽管角度不同，但这两个领域都旨在理解构成我们宇宙的基本要素。本文探讨了语言学和物理学这两个看似毫不相干的领域之间的迷人联系，它们有着一些共同的基本思想和方法。本文的目的是阐明这两个领域之间的相互作用可能产生的协同作用和合作机会。我们探索了许多主题，包括语言的物理性、句法的计算复杂性、语义的认知基础以及与量子理论的潜在联系。我们希望通过弥合语言学和物理学之间的差距来支持跨学科研究和对这两个领域的更深入理解。关键词 语言学、物理学、合作、形而上学、语义学、句法、量子理论