Re: [問卦] 有沒有計算語言學在台灣是一片藍海的八卦?

[CCY0927 (只是個暱稱罷了)]

※ 引述《noamchomsky ()》之銘言：
: 原po背景是傳統語言學的
: 這學期修了一門課叫做"語言學程式設計"
: 其實教的就是一個叫Python的程式語言
: 期末的Project就是自己寫個程式去抓Plurk上的語料做分析
: 慢慢接觸了一點東西以後
: 發現計算語言學在台灣的語言學界似乎還是一片藍海
: 因為傳統的語言學家都只是user,不是designer
: 沒辦法自己設計出符合自己需求的concordancer之類的東西
: 請資工背景的來做,又要花很多時間溝通語言學的東西,整個很不方便
: 總而言之,同時兼具語言學跟程式背景的人才在台灣似乎還很缺乏
: 但未來這樣子的人才似乎又很熱門,至少我覺得在語言學界裡面是這樣,
: 外面業界我不知道
: 所以想問一下,有人有這方面的八卦嗎?
: 計算語言學在台灣真的會賺錢嗎?

不會，計算機語言學(Computational Linguistics)就跟資管是一樣的。美其名是出來
之後好像兩邊都很罩，但實際上你在求學的過程當中，就要選邊站了，看你到底是想
偏資工這一塊，還是要偏過去語言學，甚至是應用教學那一塊；想要中立的結果，就是
做出來的東西兩邊都看不起，這論文投到哪都不會上。

計算機語言學就如同原 po 所說的，是兩邊溝通的一個橋樑，因為同時具備兩邊知識
的人很少。但同樣地，問題點就出在這裡，既然傳統上兩個領域都各自可以單獨培養出
博士人才，你橫跨這兩個領域，怎麼可能沒花上兩倍的時間，就說你精通呢?

目前這領域就是像下列這樣：

             資工-------------計算機語言學-------------語言學家

資工：負責開發語言學所需的演算法、程式，例如詞類註記(part-of-speech tagging)
      句法註記(syntactic tagging)、語義註記(semantic tagging)、甚至更高階的
      discourse tagging(這個我不會翻，總之目的就是要可以判斷這情境當中受話者
      或是發話者是誰)。但這領域的人如果沒學過特定語言，無法體會一些語言上的特
      性，例如不能理解為什麼法文、西班牙文動詞光一個時態會有六種變化，英文不是
      就只有加不加 s，加不加 ed 的差別嗎?

計算機語言學：兩者橋樑、翻譯員、半瓶水。寫出來的程式都很小，也不可能進行演算
              法的開發；同樣地，對於某個特定語言，也不具備到可以想到要做什麼
              研究的背景知識。

語言學家：對特定語言當中的組成、錯誤形態感到興趣，進而去進行探就發生原因之類的
          研究。在這領域當中，對電腦這東西很多人都不熟悉，很多地方要花費大量的
          人力來進行資料處理，如收集作文，會先收紙本，再請人打成 doc 檔案；想
          對語庫進行詞類註記，就找線上版的介面，讓人一篇一篇地把所有內容貼上去
          ，然後再把註記結果貼成新檔。

舉個例子，假設你身為一個計算機語言學家，今天收集了很多語料，花時間用 python/php
寫了個線上版的語料庫查詢系統，說不定還會顯示常用片語搭配。

對！你這東西跨了兩個領域，但你的論文要怎麼寫? 投去哪? 對資工的來說，這系統就
只是單純「做黑手」的工作；對語言學家來說，我看不到你語言分析的獨特性在哪?

找兩邊的專家來審稿，就是同時被兩邊的人看不起。


中研院有一個「計算語言學與中文語言處理國際研究生學程」，你可以看一下各師資
的專長，到目前為止都還是各自為政，真正拿這領域學位的只有一個
http://clclp.ling.sinica.edu.tw/faculty_01.html

我個人認為，在上位者身處這兩個領域，若自己沒有兩邊都進修到一個程度(可拿學位)
最好是不要隨便對學生說出「你如果兩邊同邊同時都懂的話，就會很搶手」這種話，這
都是在害人。

因為上位者這樣講是希望學生要花兩倍的時間去拿雙博士，而不是做半調子的事情。
不要覺得資工背景的東西掛上一些語言學專有名詞，這就叫跨領域(Interdisciplinary)；
也不要覺得語言學背景的，寫了幾個小程式去對字串進行後處理，這也要叫做跨領域。

對了，用 python 只不過是因為它的函式庫比較多，你可以比較快上手。
python 用在對字串進行後處理很方便，但大部份的工具(POS-tagging, grammar tree 等)
你多半還是都混著用。


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◆ From: 122.116.111.182
推 zzt:八卦是這個學位目前還沒有人畢業..
→ bignoob:淚推....
推 rei410553:完全看不懂
推 s754025:樓上 你看不懂代表你還要唸很多東西 加油一點
推 nanako81240:看八卦長知識
→ nanako81240:解釋的很清楚阿 外行人也能理解
推 moboo:很好理解  很多跨領域都是這樣..
→ yauhh:許多資管的要哭哭了,因為他們根本沒花二倍的工夫...
推 Daddario:沒錯 很多跨領域的都這樣#.#
推 HowLeeHi:Larry Wall算不算橫跨這2個領域的人??
推 be52879:快推..不然會被人家發現我們看不懂
推 OpenGoodHate:通常這種語言效率都很差
→ OpenGoodHate:光這點去投資工領域的論文就掛了
推 zzt:計算機語言學也有期刊可以投啦 不過很難投上
→ zzt:http://www.mitpressjournals.org/loi/coli?cookieSet=1 CL
推 OmegaWind:這篇的確可用在許多跨領域上