1樓：MaLong碼龍
請問您說的語言學如何定義，如果指的是傳統的語言學的話，建議至少在入門階段不需要深究，比較現在統計自然語言處理的方法已經成為主流。如果說的語言學包括計量語言學，計算語言學和認知語言學等的話（畢竟這一塊現在在西方特別是美國英國的語言學系占有重要地位，Dan Jurafsky 就首先是語言學系的Chair嘛 ），對於初學且習慣閱讀中文的研究者，建議閱讀：
語言研究中的統計方法陳曉荷譯
統計自然語言處理宗成慶著。
如果硬是要看看所謂本質的東西，建議在休閒的時候看看史迪芬·平克的《語言本能》。
2樓：
先推薦幾本初級的語言學書，也都是語言學的入門書籍，這些都是語言學本科生的教材。其他的改日有空再答。
《現代漢語》（黃伯榮版）
《語言學綱要》
《中國語言學史》
《社會語言學》
《普通語言學》
鑑於你是搞nlp，把馮志偉老師的一些書看看吧，像《自然語言處理簡明教程》。
如果後期對認知語言學、修辭學、對外漢語教學之類的有興趣，也可以看看相關著作
3樓：
過去有個時期，NLP的主流方向是基於語言學的，後來玩不動了。後來基於統計的方法有了突破成了主流。
我們將自然語言看成乙個訊號序列，用統計的方法去做分詞、topic modeling等等。不久之前分詞都還用一些語法來輔助，手工設計特徵；但是趨勢上越來越不手工了，自從深度學習進入這個領域，所以我們工程師離語言學是越來越遠了。
語言學本身也是想通過一系列邏輯來抽象整個語言系統，而且是人工的。語言本身是不斷發展變化的，借助機器借助統計模型才能滿足生產率的要求
接觸自然語言處理（NLP）後能為外語學習帶來哪些啟發？
Scavenger 沒有任何啟發，但有一些好處。天天想業務問題，數學模型和統計方法，和一些演算法實現的問題，人都要變成機械人了。偶爾搞點人文的東西，拿俄語唸首詩，拿法語唱個歌，不覺得很浪漫嗎。自然語言處理是基於資料 概率這些東西去算出來的，堆砌規則和策略並不是乙個好辦法。我還記得數學之美裡面有個段子...
如何系統性地學習NLP 自然語言處理？
小熊 直接上乾貨 NLP中常見任務的開源解決方案 資料集 工具 學習資料等 系統性地學NLP本來就既不可能也沒必要，這麼大個領域，而且一直在飛速發展，等你學完了黃花菜都涼了。NLP的方法可以分成基於規則的方法和基於統計的方法。由於自然語言具備歧義性 遞迴性和創新性等特點，基於規則的方法侷限性非常大，...
nlp（自然語言處理）找工作競爭激烈 內卷嚴重嗎？還建議入坑嗎？
一邊呆著 1，NLP目前也是很卷 2，四年後坑定更卷 3，演算法細分的太多了，沒有推薦，給你推薦個冷門的，過時的你是不是就不想看了？這得看你自己的興趣 4，想賺錢就開發咯，萬一自己整出好產品了，你還有時間想這些？反之就算發 小熊dd cv不知道 nlp的話，網路魔改能力是需要的。效能也需要關注，蒸餾...