机器翻译与自然语言处理研究生
自然语言处理技术在机器翻译中的应用
自然语言处理技术在机器翻译中的应用机器翻译，一种自然语言处理技术，是指在计算机程序的帮助下，将一种语言的文本转换成另一种语言的文本的过程。
近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，机器翻译的精度和效率也得到了极大提升。
在机器翻译的实现中，自然语言处理技术的应用至关重要。
1. 语音识别语音识别是机器翻译的第一步，即将口语的声音转化成文字。
语音识别技术可以分为基于规则的方法和机器学习方法。
基于规则的方法采用人工规则和语音工程知识来识别声音，而机器学习方法则是通过大量的语音样本和标注数据来训练机器学习模型，从而完成语音识别任务。
目前，机器翻译的语音识别技术已经可以实现高精度、高速度的自动识别语音，并将其转换成符合文本翻译所需的格式。
2. 机器翻译模型机器翻译模型是实现机器翻译的核心。
基于模型的机器翻译技术主要分为统计机器翻译和神经机器翻译两种。
统计机器翻译是一种基于概率模型的方法，通常由两部分组成：输入文本的翻译模型和翻译文本语言模型。
这些模型都是由大量的语料库和翻译知识得出的。
而神经机器翻译是基于深度学习算法的机器翻译技术，它的主要特点是可以自动学习特征，对于复杂任务的表现要好于传统的统计机器翻译技术。
机器翻译模型的质量和准确性对机器翻译的翻译质量非常重要。
3. 语义分析语义分析可以进一步为机器翻译提供较好的翻译效果，它利用自然语言处理技术对语言进行分析，以确定单词或短语在句子中的意义，以及这些意义与其他词或短语的关系。
语义分析可以帮助机器翻译模型更好地理解句子的含义和文本上下文，从而提高翻译的准确性。
4. 命名实体识别和识别机器翻译的准确性还取决于对关键词和词汇的识别和识别。
命名实体识别是自然语言处理的关键技术之一，它是指从文本中自动识别出命名实体，如组织名称、人名、日期、时间、地点等信息。
通过命名实体识别技术可以引导机器翻译模型在句子翻译中正确地提取出相关的信息，从而增加翻译的准确性和流畅度。
5. 短语和句法分析短语和句法分析是自然语言处理的另一项关键技术，它通过将文本分解成更小的单元，如句子、短语、单词等，以了解不同单元之间的语法结构和关系。
大学生毕业论文范文研究基于深度学习的自然语言处理算法在机器翻译中的应用
大学生毕业论文范文研究基于深度学习的自然语言处理算法在机器翻译中的应用随着信息技术的迅猛发展，机器翻译领域的研究也在不断深入。
对于自然语言处理算法的研究，尤其是基于深度学习的研究，为机器翻译的发展带来了新的机遇和挑战。
本文将以大学生毕业论文的形式，研究基于深度学习的自然语言处理算法在机器翻译中的应用。
引言随着全球化的加深和人们对语言学习的需求增加，机器翻译成为了重要的研究领域。
人们希望通过计算机自动翻译的方式来解决不同语言之间的交流障碍。
然而，传统的机器翻译方法往往存在着一些问题，如语义理解的困难、长句处理的复杂性等。
为了解决这些问题，基于深度学习的自然语言处理算法应运而生。
一、深度学习在自然语言处理中的应用深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法。
它模拟了人类大脑中神经元之间的连接方式，通过多层次的非线性变换来学习特征表示。
在自然语言处理领域，深度学习被广泛应用于词向量表示、句子分类、文本生成等任务。
1. 词向量表示传统的自然语言处理方法中，通常使用独热编码的方式来表示词汇。
这种表示方式无法很好地捕捉词汇之间的语义关系。
而基于深度学习的方法，如Word2Vec和GloVe，将每个词汇映射为一个低维的实数向量，使得相似的词汇在向量空间中距离更近，可以更好地表达词汇间的语义关系。
2. 句子分类在情感分析、文本分类等任务中，深度学习方法能够有效地提取文本的特征表示，从而实现准确的分类。
通过将文本输入到卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）中，系统可以自动学习到句子中的关键特征，从而进行分类。
3. 文本生成深度学习模型还可以用于文本生成的任务，如机器翻译、摘要生成等。
通过将源语言句子输入到神经网络中，系统可以自动学习到源语言和目标语言之间的对应关系，进而生成准确的翻译结果。
二、深度学习算法在机器翻译中的应用机器翻译是将一种语言的输入文本转换成另一种语言的输出文本的任务。
传统的机器翻译方法通常基于规则、统计模型等，存在着限制和不足。
大学生毕业论文范文基于机器学习的自然语言处理研究
大学生毕业论文范文基于机器学习的自然语言处理研究摘要本文基于机器学习的自然语言处理研究，从理论和实践两方面进行探讨。
首先，介绍了自然语言处理的基本概念和研究意义，然后详细解释了机器学习在自然语言处理中的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等方面。
接下来，列举了一些基于机器学习的自然语言处理实际应用案例，并分析了其优势和局限性。
最后，总结了基于机器学习的自然语言处理研究的发展前景和挑战。
关键词：自然语言处理，机器学习，文本分类，情感分析，机器翻译，应用案例，发展前景，挑战1. 引言自然语言处理是人工智能领域的重要研究方向之一，其主要目标是使计算机能够理解和处理人类语言。
随着大数据时代的来临，以及互联网的快速发展，自然语言处理在很多领域都得到了广泛应用，比如搜索引擎、智能客服、智能翻译等。
2. 自然语言处理的基本概念和研究意义自然语言处理是研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的一门学科，其内涵包括语言的理解、生成、翻译、问答等。
自然语言处理的研究意义主要体现在以下几个方面：提高人机交互的效果和体验、辅助知识获取与共享、加速信息处理与决策等。
3. 机器学习在自然语言处理中的应用机器学习是自然语言处理中常用的方法之一。
通过对大量的语料进行学习，机器能够识别出文本中的模式和规律，从而实现文本的自动分类、情感分析、机器翻译等任务。
在文本分类方面，机器学习可以将文本分为不同的类别，比如将新闻文章分为体育、政治、娱乐等不同类别。
在情感分析方面，机器学习可以识别文本中的情感倾向，判断文本是正面情感还是负面情感。
在机器翻译方面，机器学习可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
4. 基于机器学习的自然语言处理实际应用案例基于机器学习的自然语言处理在实际应用中具有广泛的应用前景。
以文本分类为例，许多搜索引擎和新闻聚合网站都采用了文本分类技术，对文章进行自动分类，并将其归入不同的类别。
以情感分析为例，很多企业通过对用户评论和社交媒体数据进行情感分析，来了解用户的情感倾向和需求。
人工智能开发中的自然语言处理技术在机器翻译中的应用
人工智能开发中的自然语言处理技术在机器翻译中的应用近年来，随着人工智能技术的不断进步，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为人工智能的重要组成部分，其应用已经渗透到了我们日常生活的方方面面。
而在人工智能开发中，自然语言处理技术在机器翻译领域正发挥着越来越重要的作用。
人工智能开发中的自然语言处理技术在机器翻译中的应用主要体现在以下几个方面。
首先，自然语言处理技术在机器翻译中起到了文本处理和理解的重要作用。
通过对大量的语料进行学习和分析，机器可以掌握语言的规则和特征，进而实现对输入文本的准确理解和处理。
在这个过程中，NLP技术主要涉及到词法分析、语法分析、语义分析等多个层次的处理，确保机器能够准确地进行翻译。
其次，自然语言处理技术在机器翻译中帮助机器理解上下文和语境。
一个单词可能有多种含义，而一个句子的意思也可能因为语境不同而有不同的解读。
通过应用自然语言处理技术，机器可以通过上下文信息判断出句子的准确含义，并作出相应的翻译。
例如，在英文中，“I saw a bear”和“I saw a car”两句话，通过自然语言处理技术，机器能够理解到第一句中的bear是动物，而第二句中的bear是车子，进而选择相应的翻译结果。
除了上述两个方面，自然语言处理技术在机器翻译中还可以应用于文件整理和知识图谱构建等方面。
机器通过自然语言处理技术可以对大量的文本进行分类、归类和整理，形成结构化的数据，为知识图谱和信息检索提供有力的支持。
通过对文本的分析和识别，机器可以将信息按照不同的主题或者类别进行整理，进而为用户提供更准确、更丰富的翻译服务。
然而，值得注意的是，虽然自然语言处理技术在机器翻译中发挥着重要作用，但由于语言本身的复杂性和多样性，目前机器翻译仍然面临着一系列的挑战和困难。
例如，复杂的句法结构、不同语言之间的翻译难题以及充满歧义的文本等问题都会对机器翻译的准确性和流畅度造成一定的影响。
自然语言处理的主要研究内容
自然语言处理的主要研究内容自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一种人工智能技术,旨在使计算机理解和处理人类语言。
NLP可以应用于许多不同的领域,包括文本分类、文本摘要、机器翻译、情感分析、信息提取和语音识别等。
以下是NLP的主要研究内容:1. 文本分类(Text Classification):文本分类是将文本分为不同的类别的过程。
NLP中文本分类的主要目标是识别文本中的主题或内容,并将其分配给不同的类别中。
2. 文本摘要(Text Summarization):文本摘要是将一段文本概括成简洁的摘要的过程。
NLP中文本摘要的主要目标是提取文本中最重要的信息,以便更好地传达文本的含义。
3. 机器翻译(Machine Translation):机器翻译是将一种语言的文字转换为另一种语言的文字的过程。
NLP中机器翻译的主要目标是实现准确、流畅的机器翻译。
4. 情感分析(Sentiment Analysis):情感分析是将文本中的情感倾向分类为正面、负面或中性。
NLP中情感分析的主要目标是识别文本中的情感倾向,以便更好地了解文本的含义和受众反应。
5. 信息提取(Information Extraction):信息提取是将文本中提取出有用信息的过程。
NLP中信息提取的主要目标是从文本中提取出所需的信息,以便更好地理解和分析文本。
6. 语音识别(Speech Recognition):语音识别是将语音转换为文本的过程。
NLP中语音识别的主要目标是识别语音中的文字,并将其转换为文本。
7. 对话系统(Dialogue System):对话系统是一种能够与人类进行自然对话的计算机系统。
NLP中对话系统的主要目标是实现自然、流畅的对话,并有效地解决问题。
8. 自然语言生成(Natural Language Generation):自然语言生成是一种将自然语言转换为文本的过程。
自然语言处理技术在机器翻译中的应用
自然语言处理技术在机器翻译中的应用一、引言自然语言处理技术（Natural Language Processing）是一种涉及人工智能、计算机科学、语言学、数学、电子工程等多个领域的交叉学科。
自然语言处理技术是指通过计算机对自然语言进行分析、理解、生成和应用的技术。
机器翻译（Machine Translation）是一种将一种语言翻译成另一种语言的技术。
机器翻译最初是为对付军事情报翻译而诞生的，但是，随着全球化的发展，越来越多的人需要跨越不同语言的障碍。
本文将从自然语言处理技术的角度探讨机器翻译中的应用。
二、自然语言处理技术在机器翻译中的应用1. 语言分析语言分析是指对源语言和目标语言进行语法分析和句法分析，以便更好地理解源语言文本并生成更准确的翻译。
语言分析采用自然语言处理技术对源语言文本进行分词、词性标注、依存分析、成分分析等处理。
自然语言处理技术通过显式地模拟自然语言的句法和语义结构，更好地理解源语言文本，并生成更准确的翻译。
语言分析在机器翻译的每个阶段都是必不可少的，从文本预处理到最终翻译结果的生成都需要进行语言分析。
2. 机器学习机器学习是一种自动化的过程，可以实现计算机程序通过数据自我学习，以提高对某一特定任务的预测能力。
在机器翻译中，机器学习可以用于建立翻译模型，通过大量数据的训练，提高翻译的准确率。
机器学习算法广泛应用于机器翻译中的各个环节，例如，对翻译过程的自动评估、翻译模型的选择和优化、翻译规则的自动生成等。
3. 语料库和统计分析语料库和统计分析是指利用翻译语料库中的数据进行统计分析和建模，以提高翻译的准确率。
语料库和统计分析采用自然语言处理技术对大量的翻译数据进行处理，从中抽取有意义的特征，以便更好地训练翻译模型。
语料库和统计分析是机器翻译的一个重要组成部分，在该领域的研究中扮演着重要角色，例如，基于翻译语料的翻译规则的提取、基于语言模型的句子翻译优化等。
4. 知识图谱知识图谱是一个客观事物的语义图谱，它包含了概念的定义和概念之间的关系。
人工智能中的自然语言处理与机器翻译
人工智能中的自然语言处理与机器翻译随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为一个不可忽视的领域。
其中，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和机器翻译（Machine Translation，简称MT）更是备受瞩目。
本文将从理论与实践两个层面探讨人工智能中的自然语言处理与机器翻译。
一、自然语言处理自然语言处理是指让计算机理解人类自然语言的一种技术，可以分为语音识别、自然语言理解、自然语言生成等多个方面。
其中，语音识别是最基础的环节，它能将人类语音转化成计算机可以理解的数字信号。
自然语言理解则是在语音识别的基础上，计算机能够将语音转化成一些可供算法运算的文本，同时计算机还能够分析出文本中的词汇义项、句法结构等。
自然语言生成则是让计算机通过一些算法生成自然语言的过程。
自然语言处理有着广泛的应用场景，比如人机对话系统、智能问答系统、智能语音助手等等。
其中最为典型的应用就是智能语音助手，如Apple的Siri、Amazon的Alexa、Google的Assistant等。
这些技术的应用场景越来越广泛，相信未来还有更多的技术会来丰富这个领域。
二、机器翻译机器翻译最初的研究是在二战期间进行的，当时美国军方急需获得外国情报，但又缺乏翻译人员，于是便提出了机器翻译的概念。
随着计算机技术的不断发展，机器翻译的研究也得以不断完善。
机器翻译主要有基于规则的方法、统计机器翻译、神经机器翻译等多种方式。
目前，机器翻译的应用场景已经十分广泛，比如国际贸易及其相关服务、自然语言学习教育、新闻资讯报道等等。
举一个最直观的例子，像谷歌翻译这样的机器翻译引擎，它已经成为许多非英语国家用户的生活必备工具，能够让人们更快捷地获取各类资讯和信息。
机器翻译技术的发展得到了很好的应用，但是，英语以外的语言仍是机器翻译的一个难点。
特别是对于中文这样的语言，语序的复杂性和词汇表的庞大性极大增加了机器翻译的难度。
机器翻译与自然语言处理研究生
机器翻译和自然语言信息处理专业硕士研究生培养方案一、培养目标1．能较好地掌握和运用马克思主义、毛泽东思想和邓小平建设有中国特色的社会主义理论，拥护党的基本路线，热爱祖国，遵纪守法，品德良好，学风严谨，具有较强的事业心和献身精神，积极为社会主义现代化建设事业服务。
2．在计算语言学、自然语言处理和机器翻译方面具有坚实的理论基础及系统的专门知识和技能，对于本专业的研究方向有比较全面深入的了解，具有独立从事研究工作的能力。
比较熟练地掌握一种外国语，在有条件的情况下掌握两种外国语。
能够用第一外语熟练地阅读本专业的外文资料，并具有一定程度的听、说和写作能力。
3．身心健康。
二、培养方式通过系统理论学习、进行科学研究、参加学术交流和实践活动的方式，既要使硕士研究生牢固掌握基础理论和专门知识，又要培养他们从事科学研究和独立担负专门业务工作的能力。
在指导方式上采取导师个别指导和指导小组集体培养相结合的方法。
同时为了适应本专业领域跨学科交叉的特点，在专业课和专业基础课的教学中，注意安排硕士研究生到其他研究机构和高等院校选课。
导师要严格要求、全面关心研究生的成长，定期交流，重视专业课和专业基础课的教学，重视专业外语的学习，指导学生做好开题报告，组织他们参加学术活动，鼓励并帮助他们发表学术论文。
三、研究方向1．自然语言信息处理（Natural language information processing）用计算机对人类特有的书面形式或口头形式的语言信息进行各种处理和加工，叫做自然语言信息处理。
它的任务是对字、词、句、篇章的语音形式和书面形式进行输入、输出、统计、检索、识别、分析、理解和生成，涉及语言学、数学和计算机科学等学科的交叉领域。
自然语言处理的应用目标是使人与计算机之间用自然语言进行交流。
具体说是建立各种处理自然语言的计算机应用软件系统，比如：自然语言理解系统、计算机辅助教学系统、自动校对系统、文字自动识别系统、智能信息检索系统、文献自动分类系统、自动文摘系统，还有文本中的信息提取、网上智能搜索引擎，以及电子词典和术语数据库。
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机器翻译和自然语言信息处理专业硕士研究生培养方案一、培养目标1．能较好地掌握和运用马克思主义、毛泽东思想和邓小平建设有中国特色的社会主义理论，拥护党的基本路线，热爱祖国，遵纪守法，品德良好，学风严谨，具有较强的事业心和献身精神，积极为社会主义现代化建设事业服务。
2．在计算语言学、自然语言处理和机器翻译方面具有坚实的理论基础及系统的专门知识和技能，对于本专业的研究方向有比较全面深入的了解，具有独立从事研究工作的能力。
比较熟练地掌握一种外国语，在有条件的情况下掌握两种外国语。
能够用第一外语熟练地阅读本专业的外文资料，并具有一定程度的听、说和写作能力。
3．身心健康。
二、培养方式通过系统理论学习、进行科学研究、参加学术交流和实践活动的方式，既要使硕士研究生牢固掌握基础理论和专门知识，又要培养他们从事科学研究和独立担负专门业务工作的能力。
在指导方式上采取导师个别指导和指导小组集体培养相结合的方法。
同时为了适应本专业领域跨学科交叉的特点，在专业课和专业基础课的教学中，注意安排硕士研究生到其他研究机构和高等院校选课。
导师要严格要求、全面关心研究生的成长，定期交流，重视专业课和专业基础课的教学，重视专业外语的学习，指导学生做好开题报告，组织他们参加学术活动，鼓励并帮助他们发表学术论文。
三、研究方向1．自然语言信息处理（Natural language information processing）用计算机对人类特有的书面形式或口头形式的语言信息进行各种处理和加工，叫做自然语言信息处理。
它的任务是对字、词、句、篇章的语音形式和书面形式进行输入、输出、统计、检索、识别、分析、理解和生成，涉及语言学、数学和计算机科学等学科的交叉领域。
自然语言处理的应用目标是使人与计算机之间用自然语言进行交流。
具体说是建立各种处理自然语言的计算机应用软件系统，比如：自然语言理解系统、计算机辅助教学系统、自动校对系统、文字自动识别系统、智能信息检索系统、文献自动分类系统、自动文摘系统，还有文本中的信息提取、网上智能搜索引擎，以及电子词典和术语数据库。
2 机器翻译（Machine translation）机器翻译的任务是用计算机把一种语言翻译成另外一种语言。
要建立一个机器翻译系统，首先需要确立分析和生成语言的基本观点，选择适用的语言学理论，构造系统的运行机制，组织各种必要的参数和规则，提出在计算机上实现的算法，然后设计程序。
机器翻译的研究涉及了人文科学、自然科学和技术科学的多个领域，整个研究是理论方法和工程技术并举的。
四、学习年限硕士研究生的学习年限一般为三年（包括论文答辩时间）。
五、课程设置与学分1．公共必修课1.克思主义理论课：科学社会主义的理论与实践3学分马克思主义经典著作选读3学分2.外国语课6学分2．专业基础课（由导师在下列课程中指定３－４门）（１）语言学概论2学分（２）语法理论4学分（３）形式语言理论2学分（４）离散数学（数理逻辑）3学分（５）计算机程序设计3学分（６）数据结构3学分（７）人工智能2学分3．专业课（由导师在下列课程中指定２－３门）（１）自然语言的计算机处理4学分（２）机器翻译概论3学分（３）自然语言处理系统设计及上机实验5学分（４）计算语言学2学分4．选修课（导师可以指定限修１门）（１）现代汉语语法3学分（２）数据库系统3学分（３）第二外语3学分（４）数理统计2学分导师根据每一位硕士研究生的研究方向和本科专业背景制订教学计划。
譬如，对于研究方向为自然语言处理且具有理工科专业背景的研究生，专业基础课必修第1、2、3、7门，专业课必修第1、3、4门，选修课指定限修第1门。
5．社会实践（必修） 2学分六、中期筛选考核在硕士研究生课程学习阶段基本结束的第三学期（入学后第二年的10月中旬到11月底）进行中期筛选考核。
考核内容包括思想品德、课程学习、科研能力等方面。
七、学位论文学位论文选题应综合考虑我国社会主义建设的实际需要和本学科的发展状况，应有一定的学术意义或应用价值，对研究的问题应有新的见解。
学位论文应在导师的指导下由硕士研究生独立完成。
论文应包括论述和计算机程序设计两个部分。
论述部分应做到概念清楚、条理分明、分析严谨、文句通顺精练、文本工整、图表整齐清晰。
计算机程序设计部分应该做到程序结构清晰、数据完整，具备应有的功能、附有必要的文档，并上机调试通过。
学位论文中还应包括中、英文摘要和中、外文参考文献。
硕士学位论文（包括论述和计算机程序）一般在三万字左右。
硕士研究生用于写作学位论文（包括在计算机上实现）的时间，应不少于一学年。
硕士研究生学位论文的评阅、答辩和学位授予，按有关规定办理。
课程教学大纲课程编号：课程名称：语言学概论授课对象：机器翻译和自然语言信息处理专业硕士研究生授课教师及职称：黄国营教授授课方式：讲课、问题答疑及作业讲评学时：40学分：2课程内容概要：语言的功能及发展；语言作为一个结构系统的性质和特点；语言学的各部门（语音学、词汇学、语法学和语义学等）的基本理论和基本知识；记录语言的符号-文字；语言的分类。
教学要求：使学生树立科学的语言观，掌握语言学的基本概念，初步具备运用语言学的理论和方法分析语言现象的能力。
考核方式：提交报告、综述，考查。
参考书目：《语言学概论》邢公畹, 语文出版社《普通语言学教程》德·索绪尔,（中译本,高名凯译）商务印书馆 (1989)《西方语言学名著选读》胡明扬, 人民出版社 (1988)《language and linguistics: an Introduction》J. Lyons, Cambridge•Univ.Pr.(1981) 课程编号：课程名称：语法理论授课对象：机器翻译和自然语言信息处理专业硕士研究生授课教师及职称：张伯江研究员授课方式：讲课、阅读文献、问题答疑及作业讲评学时：60学分：4课程内容概要：二十世纪以来现代语言学主要流派的基本理论和方法，包括结构主义理论、功能主义理论、形式主义理论以及数理语言学和计算语言学的理论。
教学要求：使学生了解现代语言学主要流派的基本理论和方法，重点是与语言的信息处理密切相关的语法理论，为下一步学习专业课"自然语言的计算机处理"和"机器翻译系统设计"打下良好的基础。
考核方式：提交报告、课程论文、考查参考书目：《现代语言学流派》冯志伟, 陕西人民出版社 (1981)《语义学》徐烈炯, 语文出版社 (1990)《现代语言学研究：理论方法与事实》陈平, 重庆出版社 (1991)《当代国外语言学：学科综述》徐烈炯, 河南人民出版社 (1993)《Lectures on Contemporary Syntactic Theories》P. Sells, Stanford:CSLI(1987)**《An Introduction to Unification-based Approaches to Grammar》S.M.,shieber(1987) **《Constraint-based Grammar Formalisms : Parsiing and Type inference for Natural and Computer Languages》 S.M.,shieber, Cambridge Mass:MIT Pr.(1992)课程编号：课程名称：形式语言理论授课对象：机器翻译和自然语言信息处理专业硕士研究生授课教师：（到清华计算机系上课）授课方式：讲课、问题答疑及作业讲评学时： 40学分： 2课程内容概要：形式语言的四类文法：正则文法、上下文无关文法、上下文相关文法和短语结构文法；与这四类文法相应的语言及其分析算法。
教学要求：使学生掌握语言信息处理的基本理论和方法。
考核方式：笔试参考书目：《形式语言与自动机》陈崇昕, 北京邮电学院出版社 (1988)《形式语言、自动机和语法分析》邹海明等, 华中工学院出版社 (1985)《编译原理》蒋立源, 西北工业大学出版社 (1994)课程编号：课程名称：离散数学授课对象：机器翻译和自然语言信息处理专业硕士研究生授课教师：（到清华计算机系上课）授课方式：讲课、问题答疑及作业讲评学时：60学分：3课程内容概要：数理逻辑；集合论；代数结构；图论；教学要求：通过课堂讲授、习题和综合练习，使学生掌握离散数学的基本理论和概念，学会处理离散结构所必须的描述工具和方法，了解形式系统的基本思想和形式化的基本方法，培养学生的抽象思维和严格逻辑推理的能力。
考核方式：笔试参考书目：《离散数学导论》徐洁磐, 高等教育出版社 (1991)《简明数理逻辑基础》刘治旺等, 福建人民出版社 (1985)《集合与逻辑代数》肖鹏一, 科学出版社 (1983)《系统论、控制论、信息论概要》曾广容，中南工业大学出版社 (1986)课程编号：课程名称：计算机程序设计授课对象：机器翻译和自然语言信息处理专业硕士研究生授课教师：张弘助理研究员授课方式：讲课、上机操作、问题答疑学时：60课程内容概要：BORLAND C系统简介C语言数据处理基本概念基本输入输出和文件输入输出常用数据结构（数组和指针、链表）和字符串剖析VISUAL C++入门及可视化编程教学要求：通过讲授和实践要求学生掌握计算机程序设计的基本概念和方法，了解C语言的基本数据结构，熟练运用C语言设计程序、操作文件、输入/输出、处理汉字、作简单图形等。
初步了解可视化编程方法，并能独立完成简单的应用程序。
考核方式：程序设计参考书目：《程序设计方法学基础》陈火旺等, 湖南科学技术出版社《算法语言及数据库》胡运机, 西南交通大学出版社 (1993)《C语言程序设计基础》李成付, 科学出版社 (1992)《计算机信息检索软件设计原理》张进, 武汉大学出版社 (1994)课程编号：课程名称：机器翻译概论授课对象：机器翻译和自然语言信息处理专业硕士研究生授课教师：傅爱平研究员授课方式：讲课、阅读文献、问题答疑学时：40学分：3课程内容概要：机器翻译原理；机器翻译系统的设计方法；机器翻译系统实例讲评。
教学要求：使学生掌握机器翻译的原理、基本方法和主要技术，了解国内外机器翻译研究和开发的历史和现状，熟悉本专业的主要文献资料。
考核方式：提交报告、课程论文参考书目：《自然语言机器翻译新论》冯志伟, 语文出版社 (1995)《Machine Translation: Past, Present, Future》W.J.,Hutchins Chichester, England(1986)《自然语言理解》姚天顺, 清华大学出版社 (1995)《Machine Translation: An Introduction guide》D. Arnold, NCC blackwell Oxford(1994) 《中国的机器翻译》刘涌泉等, 知识出版社 (1984)课程编号：课程名称：自然语言的计算机处理授课对象：机器翻译和自然语言信息处理专业硕士研究生授课教师：冯志伟研究员学时：60授课方式：讲课、阅读文献、问题答疑课程内容概要：自动词法分析；自动句法分析；自动语义分析；自然语言处理系统；语料库。