总结道。运动训练和语法练习运动训练包括使用钳子将小钉子插入与之形状匹配、但方向不同的孔中。这一训练前后完成的语法练习包括阅读句法简单的句子，如“欣赏诗人的科学家写了一篇文章”（The

Loránd）行为学系的研究人员进行的一项新的大脑成像研究发现，狗的大脑可以检测到语言，并根据对语言熟悉与否呈现不同的大脑活动模式。此研究首次证明了非人类的大脑可以区分两种语言，2021

★新春快乐！步言步语也陪伴大家两年啦。来步言步语，也许你是为了获取新的知识、新观念，也许是为了复习知识点，也可能只是看看而产生了想了解语言治疗的想法……无论是哪一种，你的收获都是对步言步语的鼓励。未来两期，是对两年来推送的回顾。用问答的方式看看你对于语言治疗的知识了解如何。答对这些问题，你就超过了90%的同行哦！（这只是个玩笑）★第一题参考：儿童语音障碍系列第五期---典型的语音发展轨迹★第二题参考：儿童语音障碍系列第九期---怎么完整评估语音障碍

元宇宙（Metaverse）的概念正在逐步进入人们的生活，元宇宙的构建也正在席卷全球。它是2021年的标志性概念，有人把2021年称为“元宇宙元年”。元宇宙是一个现实与虚拟深度融合的数字世界，其中有源于现实的复刻品，也有超越现实的再创造。伴随着元宇宙的快速推进和迅猛发展，势必对语言服务产生深远的影响，助力语言服务的广度和深度发展。一、元宇宙为语言服务带来数字红利与科技挑战

论文主要观点在自然语言处理领域，AI语言模型已经能很好地完成一些语言任务，尤其在搜索引擎和输入法等方面，AI语言模型可以帮你预测文本字符串中下一个将要输入的字词，而麻省理工的科学家发现：这些模型的潜在功能类似于人类大脑中的语言处理中心的功能。这篇论文写道：“研究结果表明，预测性人工神经网络可作为预测语言处理如何在人类神经组织中实施的可行性候选假设。这种预测性人工神经网络为一个有前景的研究方向奠定了关键基础，即在集成逆向工程的良性循环中将自然语言处理的高性能模型与人类语言理解的大规模神经和行为测量相结合，包括测试模型预测神经和行为的能力，剖析表现最佳的模型以了解哪些组件对大脑神经的高预测性至关重要，利用这些知识来开发更好的模型，并收集新数据以优化和限制未来几代在人工神经网络上合理的语言处理模型”。（原文进行的机器翻译，点击左下角“阅读原文”，可下载原文）但在其他类型的语言任务中，计算机模型并未展示出与人类大脑的这种相似性，这为人脑可能会使用下一个单词预测来驱动语言处理提供了证据。认知神经科学教授

Anderson）。我曾在安德森门下接受训练，最开始做神经义肢时我和他一同工作，1995年到2001年间，我是他负责培训的博士后。陈氏夫妇在加州理工学院所做的一切都非常了不起。▷

经过多年的研究，神经科学家发现了人类大脑中处理语言声音的新途径。8月18日发表在《Cell》杂志上的研究结果表明，听觉和语言处理是并行进行的，这与长期以来认为大脑处理听觉信息然后将其转化为语言信息的理论相矛盾。语言的声音到达耳朵后，会被耳蜗转换为电信号，并发送到大脑中称为颞叶听觉皮层的区域。几十年来，科学家们一直认为听觉皮层中的语音处理遵循一个串行路径，类似于工厂的流水线。人们认为，初级听觉皮层处理简单的声音信息，例如声音的频率。然后，称为颞上回

图片来源：https://www.sohu.com/a/260353401_737809文章来源：https://doi.org/10.1016/j.cub.2021.01.08Nature

据外媒报道，大脑处于不断变化的状态。它反复自我调整以提高我们的精神表现并与此同时应付数百万传入信号。尽管这种适应性让我们有说服力，但科学家表示，这正是成年人学习新语言如此困难的原因。脑细胞活动可分为可塑性和稳定性两类。可塑性指的是大脑改变的能力。当我们获得新的信息时，神经元之间就会形成新的连接；稳定性则相反，它让大脑牢牢记住我们已经学过的东西并让这些联系牢固。年幼的儿童具有高度的“神经可塑性”。形成新的神经连接对孩子们来说是很有用的，因为他们需要学习大量的新信息并辨别出哪些是足够重要的。但随着年龄的增长，大脑建立新联系的能力自然会下降。神经可塑性下降。“大脑开始优先考虑稳定性，”加州大学旧金山分校神经外科助理教授Matt

。这厮哀叹道。推荐阅读外国人学汉语为啥很难摆脱洋腔洋调？原来是基因影响！在学习一门新语言方面，“烂笔头”又赢了研究发现：爆粗口、说脏话能让人更好地忍受疼痛PNAS

常言道：好记性不如烂笔头。再好的记忆力，也比不了不断重复的记笔记所形成的长期记忆。然而如今，手机和电脑（平板）早已取代了纸和笔，只有在极其偶尔的情况下，我们才会拿起笔签下自己的名字。一旦再多写几个字，你甚至会感觉大脑和手已变得不协调，提笔忘字时有发生。其实，手写练习一直在学习和记忆方面具有很多优势。此前，发表在《Frontiers

Wong）说：“我们首次发现了基因变异与语言特征有关的直接证据。”“这一观点对那些有语言障碍的人具有重要的现实意义。”语音感知的基因影响早前研究：其实早在

ScratchJr。其中，后者是以符号为基础，专门为儿童开发的语言，以便尚未学会阅读的儿童也可以使用它。首先，研究的主要任务包括给定一个人的身高和体重参数，让参与者计算一个人的身体质量指数（BMI,

裸鼹鼠通过方言来识别自己的群体，区分外来者。在刚出生时被送到另一个群体的裸鼹鼠将学会新群体的方言。此外，裸鼹鼠群体中地位最高的雌性对方言起到了重要作用。图片来源：Felix

flight）反应，毕竟你所有的污言秽语和乖戾暴躁，都只是在掩饰自己内心的恐惧。这项研究表明咒骂是一种古老的社会现象，对人的情感和身体都有影响。而且，当你真的疼痛难耐时，文明用语mao都不是。

那些能够流利使用至少两种语言的人，当他们“切换频道”的时候，大脑里发生了什么？一项新研究发现，相比“启动”另一种语言，“关掉”原来正在使用的语言要消耗更多的认知资源。图片来自

模式识别国家重点实验室关注语言认知是人类智能最显著的体现，大脑如何在多模态环境中表征词汇含义，如何将词汇含义整合为更大粒度语言单元的含义，以及如何进行知识记忆和推理都是人类迫切希望破解的谜题。新近兴起的认知神经科学研究结合神经影像学和计算机建模手段，已经能在一定程度上从人脑活动模式中推测出其所正在观察的物体和正在思考的词汇和句子，为人们揭示语义记忆和整合的神经机制并最终解码思维和脑神经活动间的映射关系点燃了希望。语义记忆需要表征外部世界中的各种概念，尽管目前对物体和名词语义的研究中人们已经取得了十分可喜的突破，但对其他类型的语义表征(如动词，抽象词、功能词等)还缺乏充分的研究和了解。大部分已有研究都集中在英文上，对于中文的神经编码研究相对较少，对于不同语言之间的大脑编码的区别和联系并不清楚。针对上述问题，我们构造了一个大脑在理解中文词汇含义时的神经影像数据集，希望为后续深入研究大脑语言理解机理提供数据基础。随着技术的进步，脑电图(EEG)、脑磁图(MEG)、正电子发射断层成像(PET)，功能磁共振(fMRI)等技术相继出现，为研究正常大脑的语言功能提供了有力手段。其中，我们采用fMRI采集神经影像数据，这是一种没有放射性、无创性的检测脑功能动态活动的手段，其检测脑组织血流和含氧量变化引起的磁场变化，一次成像可以同时获取功能和解剖图像,

神经语言学与心理语言学有何异同？如何定义？各自有着怎样的发展历史？各自的研究对象有哪些？各自的研究方法又有何异同？01大体上的区分如果把语言本身的状态分成静态和动态，那么静态的语言则指语言本身，即语音、词汇、短语、句子等，就有了相应的学科方向语音学、词汇学、句法学等等（即所谓的只关注语言本身的普通语言学/一般语言学）。而动态的语言，则指交际中的语言，各种应用场景的语言，这就对应到心理语言学和神经语言学（即语言学与其他有关学科的交叉的应用语言学范畴，这是一个不严谨的分类，帮助理解），即使用心理学研究方法研究和解决语言问题，使用神经科学研究方法研究和解决语言问题。一、从关注角度上区别：心理语言学，关注人在加工语言时，其外部状态——即生理行为反应，指标如反应时间、眼睛运动、注视点或注视时长等而神经语言学，关注人的内部状态——大脑/生理神经组织二、从研究目的上区别：（不太确定，欢迎批评）心理语言学（Real-time

刘知远,清华大学计算机系自然语言处理实验室副教授，主要研究知识图谱与语义计算、社会计算与计算社会科学。

linguistics所包含的，远远大于rules。人类语言是漫长历史进化的高级产物，远不是成千上万个rules能描述清楚的。能被nlp利用的语言学，除了枚举rules外还有很多很多。

本文转自公众号：哎读书图片来源：Pixabay撰文

“自然语言处理”大部分的硕博专业都划分在计算机科学与技术和人工智能领域，但很多高校其实在中国语言文学领域有专业方向哦！而且一般是划在“语言学及应用语言学”或“汉语言文字学”下面的”计算语言学“或”中文信息处理“方向。关注本公众号的人有很多计算机的考研学生，但如今很多高校的计算机考硕博竞争都非常激烈，大部分高校的专业课已经是要考相当难的数学一和专业“408”了，但在“中国语言文学”领域的“计算语言学”或“中文信息处理”方向很多是不考数学（要考语言学理论）和计算机基础的（可能会考编程语言等等），而且导师也非常喜欢计算机的学生来跨考这个领域的研究生，这可能能给想学“自然语言处理”的计算机学生更多的机会，同时也给很多想学“人工智能”和“大数据技术”的文科生一个机会。下面我们就来盘点一下那些隐藏在“文学院”的“自然语言处理”专业吧！01北京大学

https://www.microsoft.com/en-us/research/project/textworld/[8]The

最全计算语言学（包括NLP实践）自学路线！得到很多读者的反馈，但是好像很多人觉得对NLP还是不能很好地理解和入门，这篇文章是小编亲自测评，能对之前的内容做一个很好的补充，欢迎大家收藏和阅读。

计算语言学（工业界更喜欢偏实践性的称呼：自然语言处理）是近年来非常热门的应用语言学分支（计算机与语言学的交叉学科），比尔盖茨曾说：“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠”，由此可见其在人工智能时代发展中的重要地位！最近甚至有相关领域的学生一毕业就年薪百万（相关报道：年薪200万的NLP毕业生），成为大佬很难，不过大家也可以入门学一点，无论对自己的生活、学习、工作都会有所帮助。对此，学长整理了NLP的学习路径，免费分享给大家！

区别人与其他动物的一个重要标志就是人类的语言，从全世界来看，似乎只有人类具有复杂的语言系统，而其他动物只有能传递一定信息和信号的声音、气味和姿势。那人类又是如何进化出语言这一复杂系统的，人类为此又付出了怎样的代价呢？黑猩猩的“超能力”

众所周知，汉语有个特点就是用音调来区分原本发音相同的字符意思，而这被认为是难以学习汉语的原因之一，尤其对于英语母语者来说，这是难点，因为英语没有那么丰富的声调，也不具有区分意义的作用。

前言我们进行语言的理解和分析时，往往是从语音、字、词、句、段、篇逐步开始的，如果能用手机、计算机一类的机器来分析语言、话语和文本，那么这些步骤也是必不可少，下面就给大家推荐一些国内自然语言处理技术开放的平台，包括语音识别、语音合成、自动分词、词性标注、关键字和摘要提取、文字识别、语义理解与情感分析、机器翻译、智能对话等等方面，大家可用这些工具进行语言的自动分析，助力工作、学习和科研。01百度AI开放平台（长按下码，选择识别，可快速进入平台，以下同）

高考过后，很多学弟学妹咨询报考语言学专业，可又有很多同学觉得很奇怪，虽然社会好像公认有语言学这门学科，国内的社科基金和自然基金也都有看到语言学相关课题，各类期刊也有语言学的专门刊物，但好像没听说过有语言学本科专业呢？

很多网站和公众号都有关于语言学的推荐书单，但很多都没有细分语言学的研究领域，很多都是一推一大堆，没有什么重点，也不利于语言学的科普和研究走入民间，所以本文想在细分语言学的研究领域的同时推荐书单，在推荐书单的同时也接地气地科普一下语言学。01理论语言学

关于如何学习自然语言处理，如何入门NLP，无论在博客、微博还是AINLP公众号以及技术交流群里，这是个经久不衰的问题。之前开玩笑的建议过：学好英语、打好数学和计算机科学的基础，然后再了解一点语言学，这个问题就简单了。今天，刚好看到一条微博，关于“为什么要学习英语”：姑且不论这个微博里的观点你是否赞同，但是关于英语的重要性，对于NLPer来说，对于学习自然与处理来说，无论如何强调都不为过。很多同学入门NLP第一个问题就是有哪些NLP学习资源或者路径？我一般首先推荐的都是国外的经典书籍和课程，譬如自然语言处理综论SLP3，斯坦福大学早期经典NLP课程，以及近期深度学习自然语言处理热门课程CS224n，这些资源都是NLP领域大师级人物的书籍或者授课，都是第一手的优质学习资源，你第一个需要解决的问题就是英语。有时候真的非常羡慕现在的学生朋友，你们遇到了一个好时代，现在的学习资源真的是无比丰富，你们所面临的问题不是找资源，而是如何甄选优质的学习资源，当然，前提是你得学好英语。关于如何学习英语，说一点个人经验。中学时代，英语对我来说有点鸡肋的感觉，不太喜欢那些语法，然后又不得章法的学习英语，导致英语是托后腿的课程，高考时英语的成绩也是最低的。到了大学，我花了很长时间寻找英语学习的方法论，印象比较深刻的是逆向英语学习法，听过和跟读过不少VOA慢速英语。期间，对我来说，影响最大的是来自当时新东方某个副校长（名字忘了）的一本关于如何学习英语的小册子，里面很多内容都忘了，但是有一个观点对我来说印象很深，大意就是“纯英文环境学习英文”，有几点建议很有意思：一个就是用英文解释单词的词典，另外一个就是按从易到难的顺序阅读纯英文分级读物，还有一个就是看无字幕的英文视频。关于第一点，我买了一本很厚的柯林斯英文词典，那本词典用简单的英文单词解释单词，在之后学习的过程中，遇到不懂的英文单词就翻，帮助很大。关于第二点，我在哈工大的图书管里找到了一批英文原版分级读物，从最简单的一级开始读起，直到读到最后一级，这个过程中印象最深的就是读到了小说的感觉，头脑中会浮现出书中的场景。关于第三点，印象最深的是看无字幕的friends，看了好多遍，另外一个就是当时收藏了不少英文电影DVD，还有就是下载和观看了不少探索发现节目。这个过程中英文的阅读能力和听力逐渐培养起来了。等到读研和工作时，强迫自己看英文版教材以及论文，逐渐养成查阅英文资料的习惯，甚至尝试写英文博客，不知不觉将英语变成了工作语言。现在回头再看，其实学英语最核心的方法就是“用”，强迫自己用起来，逐渐养成习惯就可以了，“无他，唯手熟尔”。前段时间，Springer面向公众开放数百本正版电子书籍，涵盖社会科学和自然科学领域数百本书籍，其中，包括"65本数学、编程、数据挖掘、数据科学、数据分析、机器学习、深度学习、人工智能的相关书籍"可以打包下载，包括经典的《统计学习基础》，《线性代数应该这样学》这样的书籍，唯一的前提是，这些书籍都是英语。另外，你在微博、知乎、公众号看到的大多数学习资料，源头大多来自英文世界。你在B站上看到的很多经典课程，也来自国外的知名大学，例如斯坦福大学公开课，MIT的Opencourseware，以及edX,

R语言是集统计分析与图形显示于一体的用于分析、绘图的语言和操作环境的软件。R语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

人类的语言表达是很复杂的，比如在微信朋友圈看到朋友发“今天天气很好！”乍一看，你以为今天天气真的很好，但再看下面配图是阴云密布，闪电交加，那这表达的就不是天气很好了，而是一种反讽。今天天气很好