1樓：李韶華
自然語言處理和語言學相差很大。前者看重從資料中提取經驗規律（經常是以語言模型的形式），並用這些規律幫助做文字分類、摘要、生成等任務。比如最簡單的一條，Zipf's law, 即說大部分語言裡，如果把詞按詞頻從高到低編號為,那麼這些頻率近似滿足的power law分布。
這個規律啟發了Teh用Pitman-Yor process作為語言模型的先驗。
如果是想學自然語言處理的話，請閱讀 https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
（有些高階的章節作者還沒寫完，但是現有的足夠你入門了）
2樓：zeno
首先，可以看一下我的這個回答：https://www.
zhihu.com/question/49569752/answer/150820897然後，計量語言學我還並沒有接觸。但是，我覺得純粹的語言學具體問題很多應該無法數學化。
所以，語言學中暫時除了一些簡單的統計學之外好像沒有什麼數學知識。考慮到語言中存在淡淡的分形的影子和同構的影子（這種影子只是我目前的感覺，並沒有什麼語言學家提出過），如果真的要向這種方向深入，我覺得可以先去學分形的數學知識和群論。我反正以後可能會往這個方向走。
嗯，只是可能。
搞物理競賽的，需要提前學哪些數學知識？
物理 負責任的說，按照現在競賽大計算量的趨勢，最好是從基本的極限，導數，泰勒展開，麥克勞林展開 餘項處理 尤拉公式，曲率，曲率半徑，定 不定 積分，分部積分，無窮積分，瑕積分，極座標系下的積分，然後是線性對映，常微分方程，一階線性微分方程，全微分，二階常係數 非 齊次微分方程，線性疊加性，傅利葉級數...
做演算法需要哪些數學知識？
摸魚 簡單的演算法對於數學的要求並不是很高，演算法看重的是邏輯思維，解決問題的方式有很多種，就看你能否找到簡單高效的方法，當然這需要大量的練習，熟能生巧這個道理大家誰都懂對吧。如果要往特定的演算法方向走的話，一些數學的知識肯定是不可或缺的。總的來說 數理統計 線性代數 運籌學 最優化.這些還是掌握吧...
研究湍流需要掌握哪些數學知識？
侯維 我覺得差不多了，可以直接開始看pope的turbulent flows，如果流體力學學的不多可以先看panton的incompressible flow 卡卡 我是做計算的，我覺得先從數學看起不太好，還是從流體力學開始看比較好，特別是粘性流體力學，畢竟湍流是乙個流體問題，而不僅僅是一組方程，流...