“语言学与人工智能跨学科论坛”综述
2019年9月17日-18日，由武汉大学文学院和国家网络安全学院支持，国家语委科研机构中国语情与社会发展研究中心和武汉大学大数据分析与人工智能研究所主办的“语言学与人工智能跨学科论坛”在武汉大学成功举办。来自北京大学、清华大学、复旦大学、国防科技大学、教育部语用所、华为、科大讯飞等高校、科研院所及科技公司的30多位特邀专家学者莅临会议，涵盖语言学、计算机科学、人工智能、认知科学、逻辑学、伦理学、军事学等学科领域以及信息产业。武汉大学副校长吴平教授、文学院院长涂险峰教授和人文社会科学研究院陶军副处长等出席了开幕式，著名语言学家、国家教学名师、北京大学陆俭明教授，国际计算语言学会终身成就奖获得者、中国中文信息学会名誉理事长、哈尔滨工业大学李生教授作为专家代表在开幕式上致辞。来自武汉大学、华中师范大学、中南民族大学、湖北工业大学等高校的50余位师生旁听了会议。开幕式由中国语情与社会发展研究中心主任赵世举教授和武汉大学大数据分析与人工智能研究所所长姬东鸿教授共同主持。
开幕式全景（中国社会科学网记者明海英 摄）
吴平副校长代表武汉大学向本次论坛表示热烈祝贺。她对会议以“语言学与人工智能”为主题给予了高度肯定，指出：语言是人类最重要的交际工具和文化载体，人工智能是当代最前沿的核心科技，这两者的深度互动和结合，必将为科技创新和社会进步插上新的翅膀，为人类创造更多的福祉。来自不同学科领域的各位专家学者，能够共同聚焦这一重大主题，表现出高瞻远瞩的学术担当。她期待本次论坛在该领域重要问题的探讨上有新的推进和突破，为人工智能的发展贡献力量。
吴平副校长致欢迎词
陆俭明教授致辞时表示，如今我们已逐步进入云计算、大数据、万物互联、人工智能、全球化的信息时代，并即将进入“人工智能+量子计算”的高智能化时代。当今社会这一深刻变革，对各行各业来说都既是机遇，又是挑战，各行各业必须面对，未雨绸缪。武汉大学中国语情与社会发展研究中心和大数据分析与人工智能研究所，春江水暖鸭先知，引领大家一起来思考，来探究，来共磋“前沿问题，发展大计”，为国家决策建言献策，令人高兴和欣慰。人工智能不是一个单一学科，它是文、理、工等众多学科大交叉、大融合的复杂的前沿的大综合学科，特别需要不同学科的共同努力。这次论坛至少可以肯定会产生下面两大效果：第一，“语言研究对人工智能事业的发展能做出什么样的贡献？”这一问题对语言研究者来说将会敲起警钟：不能再单一地进行语言研究。科学发展的大趋势是各学科越来越相互渗透，相互融合，相互交叉。如果大家都只是闷头在本学科内单一地进行研究，可能会使自己的研究逐渐被边缘化。今后语言研究必须朝着“语言学+”的发展模式往前走。第二，这次论坛将会唤起我们，至少将会唤起我们每一位与会者，永远不忘初心，尽心尽力，做好我们的研究工作，以服务于社会，服务于祖国，服务于人类！
李生教授致辞时表示，这种跨学科论坛很好，各个不同学科坐在一起，相互碰撞之后会产生新的火花，同一个学科的人在一起可能谈多了，大家的思想方法都一样，谈一谈也会有新的火花，但是不同学科互相启发，收获会更大。他结合自己的经历回顾了人工智能的发展历程，并指出，尽管这一轮人工智能高潮掀起，取得那么大的成就，但是对于认知的问题、理解的问题还没有解决，这是下一步人工智能研究所要解决的问题。前一段流传一个说法，“自然语言处理是人工智能皇冠上的一颗明珠”。对于自然语言处理来讲，它还有难点和尖端，难点和尖端的重点在语义理解，说话人意图的理解，所以我给它修改一下：“自然语言处理是人工智能的宝石或者钻石”，而这个宝石或者钻石上真正的亮点在自然语言理解。现在自然语言处理由感知走向认知，需要大家共同探讨这个问题，这是我们做自然语言处理和人工智能的下一步所要瞄准的重点方向和重点工作。
论坛的第一场报告，由陆俭明教授、李生教授,以及中国计算机学会自然语言处理与中文计算杰出成就奖获得者、教育部语言文字应用研究所冯志伟研究员，清华大学心理学与认知科学研究中心主任、贵州民族大学民族文化与认知科学学院院长蔡曙山教授分别讲演。
陆俭明教授以《人工智能与语言研究》为题，首先回顾了人工智能发展的三个阶段，强调了以人工智能为代表的现代信息科技对新一轮科技革命和产业革命的重要意义，指出应推进语言的计算研究，使语言知识的表示成为计算机可识别的方式，从而推进人工智能的发展。
北京大学陆俭明教授报告
李生教授以《语言.智能.未来》为题，回顾了机器翻译发展的三个阶段，详细介绍了深度学习的特点，并重点比较了人类智能与人工智能的差异。他认为人工智能在理解方面还收效甚微，未来需要加强脑科学与认知科学、数学和计算机科学的基础理论研究。
哈尔滨工业大学李生教授报告
冯志伟研究员以《机器翻译与人工智能》为题，结合自身经历，畅谈了机器翻译在各发展阶段的成绩和问题。他重点谈到了语言学与机器翻译的关系问题，并指出，由于自然语言处理的研究对象是语言，当然应当有形式化的语言学知识的支持，语言学家在自然语言处理中是大有可为的，需要深入研究语言中的各种规律和规则，同时还要与时俱进，进行更新知识的再学习，把自己培养成文理兼通、博学多才的人。
教育部语言文字应用研究所冯志伟研究员报告
蔡曙山教授以《进化和构建：认知科学时代重新认识语言》为题，从认知进化的角度出发，指出不能只做单纯的语言学研究，而要和神经科学、心理学等学科结合，这样才能更好地理解人类认知发展的“神经、心理、语言、思维、文化”五个层级。
清华大学和贵州民族大学蔡曙山教授报告
随后的大会报告，聚焦四个不同主题，分为四个板块：（1）语言学与人工智能的结合研究；（2）计算机技术和人工智能技术研究；（3）人工智能技术的应用研究；（4）智能化时代的社会生活及其治理研究。先后有19位专家学者做了主题报告。
北京大学中文系袁毓林教授以《怎样用语言学知识及其资源助推“可解释的”人工智能》为题，从语言符号的离散性给处理自然语言带来的困难谈起，提出可将词的上下文信息反映到词向量中，来加强文本内容的预测，以推进“可解释的”人工智能技术的发展。
北京大学袁毓林教授报告
江苏师大语言科学与艺术学院院长杨亦鸣教授以《语言在人工智能中的核心作用》为题，强调了语言对人类进化的关键作用，指出语言在本质上是人脑的机能，要通过加强脑科学研究推动语言学在人工智能中发挥作用。
江苏师范大学杨亦鸣教授报告
复旦大学外语学院毕玉德教授报告的题目是《人工智能时代的语言知识库研究》，他以朝鲜语为例，介绍了语言知识库建构的特点和难点，指出应当充分发挥大数据和计算技术的优势拓展对语言认识的边界。
复旦大学毕玉德教授报告
福建省人工智能学会秘书长、厦门大学智能科学与技术系陈毅东副教授以《智能+语言与语言+智能：我们的一些初步思考与实践》为题，介绍了厦门大学人工智能团队在语篇翻译建模、古籍异体字处理等方面的主要工作，探讨了人工智能与语言学结合的具体路径。
厦门大学陈毅东副教授报告
国家语言资源监测与研究少数民族语言中心主任、中央民族大学赵小兵教授以《语言智能与知识》为题，从少数民族语言文字处理的实践出发，着重谈了深度学习的瓶颈和局限，指出了迁移学习、小样本学习等未来研究方向。
中央民族大学赵小兵教授报告
国家语言资源监测与研究网络媒体中心主任、华中师范大学计算机学院院长何婷婷教授以《人机对话技术的发展与展望》为题，全面解析了人机对话系统的历史和发展现状，重点介绍了开放域对话系统的关键技术，分析了从知识建模到情感建模所需要的语言学知识，并对机器人的语言伦理问题进行了探讨。
华中师范大学何婷婷教授报告
战略支援部队信息工程大学易绵竹教授以《新时代语言智能科技与工程谭要》为题，从智能的本质和语言的特质谈起，指出语言学和人工智能研究的结合具有重大战略意义，需要新范式、新数据、新算法和新算力的支撑。
战略支援部队信息工程大学洛阳校区易绵竹教授报告
苏州大学计算机学院周国栋教授以《语言理解与知识图谱》为题，解析了自然语言处理的不同层级，指出了句法结构和深层语用理解两大难点，介绍了苏州大学团队对连贯性和衔接性的相关研究。
苏州大学周国栋教授报告
武汉大学大数据分析与人工智能研究所所长、国家网络安全学院姬东鸿教授以《社交媒体情感分析及应用》为题，从社交媒体的情感分析入手，指出无论是工程型AI还是认知型AI都离不开语言学，社交媒体的话题分析和属性分析都需要语言学的支持。
武汉大学姬东鸿教授报告
武汉大学国家网络安全学院李晨亮副教授以《基于用户评论的商品推荐与可解释性》为题，介绍了武汉大学团队开发的用户评论分析系统，分析了利用语义逻辑提高用户评论数据可解释性的具体方法。
武汉大学李晨亮副教授报告
国家语委中国语言智能研究中心主任、中国人工智能学会语言智能专业委会主任、首都师范大学周建设教授以《语言智能在教育中的应用》为题，详细阐释了语言与思维的关系、语言本身的自组织关系以及语言与计算关系对人工智能研究的意义，分享了首师大团队开发的汉语作文批改系统的成功实践。
首都师范大学周建设教授报告
科大讯飞股份有限公司汉语考试业务线总监潘泽亮博士以《人工智能技术及其在语言教学中的应用》为题，介绍了科大讯飞在计算智能、感知智能和认知智能三方面所取得的成绩，重点谈了人工智能在普通话测试和学习、中小学语言能力评价以及语言精准扶贫等方面的应用。
科大讯飞股份有限公司潘泽亮博士报告
华为技术有限公司翻译中心陈圣权主任以《机器翻译在跨国企业中的应用》为题，介绍了机器翻译在华为公司不同场景的应用情况，用多个实例展示了华为翻译系统的演进，通过剖析中英互译量的变化展望了行业快速发展的美好前景。
华为技术有限公司翻译中心陈圣权主任报告
国防科技大学文理学院副院长梁晓波教授以《大数据与人工智能时代的军事语言研究》为题，联系军事领域的大数据和语言智能问题，指出了当前的语言研究在数据量及模态上发生的深刻变化，对关键信息检索和情报分析技术进行了重点阐释。
国防科技大学梁晓波教授报告
中国语情与社会发展研究中心语情监测分析室副主任、文学院讲师李佳博士以《人工智能背景下的多语学习与使用》为题，从当前热议的英语专业危机谈起，以当前外语院校人才培养模式改革为背景，剖析了人工智能助力多语学习的具体途径。
武汉大学李佳博士报告
上海师范大学期刊社苏建军副编审以《人机融合智能的伦理问题》为题，聚焦人机融合智能，对数据人、赛博格等表现形式作了深入分析，从伦理学、政治学、经济学等维度对其隐忧进行了详尽论述。
上海师范大学苏建军副编审报告
中国语情与社会发展研究中心副主任、武汉大学文学院赫琳教授以《智能化时代社会语言生活治理问题》为题，从虚拟语言生活、网络语言安全、社会语言服务和语情观测等维度对人工智能时代语言生活的变化及治理体系的建构等作了深入阐述。
武汉大学赫琳教授报告
中国语情与社会发展研究中心资源建设研究室主任、武汉大学文学院黄晓春副教授以《智能合约：智能时代语言研究的新领域》为题，从当前国际金融热议的数字加密货币谈起，对其关键技术——智能合约的语言安全性、易懂度、机器语言与自然语言的结合等问题进行了前瞻性的深入探讨。
武汉大学黄晓春副教授报告
中国语情与社会发展研究中心主任、武汉大学文学院赵世举教授以《“人机共生社会”语言领域的变革及对策》为题，分析了已经显现的“人机共生社会”的表现，剖析了语言载体、语言功能、语言生活等方面正在发生的巨大变革，呼吁构建人机语言一体化的“大语言观”，实施包含机器语言的大语言教育。
武汉大学赵世举教授报告
在闭幕式上，周建设教授做大会总结。他指出，这次论坛专家学者们围绕语言学与人工智能跨学科关系，重点回顾了人工智能发展的历程，鸟瞰了我国人工智能的研究现状，交流了当下的重点难点，展望了语言学与人工智能深度融合的发展趋势。尤其对语言、认知、智能相关的基础理论、资源建设、技术研发以及应用服务等进行了深入交流，体现出三个明显特色：一是融合性。与会者的主要研究领域，分别是语言学、心理学、逻辑学、认知科学、计算机科学、人工智能等学科，还有行业代表，体现了学科的交叉性，同时几乎所有与会者自身都对多种学科知识融会贯通，这对于推动语言学与人工智能深度融合是一种先决优势。二是前沿性。人工智能是前沿学科，语言学与人工智能跨学科论坛，就是促进人工智能逐渐逼近人脑的具有前瞻性的重要举措。三是引领性。本论坛，首先在语言学界无疑具有引领作用，而且也对其他学科开展“X+人工智能”的跨界研究，为人工智能研究注入新因素，增强人工智能的新活力，为助推我国实现2030年建成人工智能高地起到一定的引领作用。
（李佳、覃业位、辛海霞）
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任何一门学科都不是故作高深、自抬身价。今天就给大家奉上《小白手册》，来带领大家了解语言学的ABC。
语言学≠学语言
这一点或许是众多语言学科普工作者最经常讲的一点，因为“语言学＝学语言”是最常见的一个误区。用英文表述或许有助于澄清这个概念。上词典：
可见语言学是“study”不是“learning”，也就是“研究‘语言’这种现象”，与“会说好几种语言”是不一样的。虽然语言学界的大佬的确基本都是polyglot（多语者），但是对语言学家而言，研究一门语言并不以熟练掌握这门语言为必然前提；而且语言学里面有趣的东西也远远不止一两门语言本身。不过实际上，研究语言学的人基本都至少会两门语言（或许是因为没有比较就总结不出规律吧），而熟练掌握母语之外的一门语言的确会为语言学研究带来不少好处。
“所以不要指望身边玩儿语言学的戏精们帮忙做同声传译之类啦，这种事还是交给搞翻译的砖家们去吧”
语言≠汉语/한국어/English/français……
细心的小伙伴可能已经发现了，词典里linguistics的定义中的“language”一词没有复数也没有冠词。没错，这里的“language”和“Icanspeakseverallanguages”中的“language”不同，是不可数名词，指的是一个抽象的系统，而不是具体的某几种语言。现代语言学的主流观点认为，语言学的核心任务就是尽可能清晰、准确地描绘人类语言的结构、功能和历史发展。
诺姆·乔姆斯基（N.Chomsky）指出，自然语言之间非常不同，但万变不离其宗，有一套普适的规则约束着语言系统的可能的变化。这套规则被乔姆斯基称为UniversalGrammar（普遍语法），简称UG。乔姆斯基认为，UG是先天存在的，是人类生物属性的一部分。正是UG的存在，才使得人类儿童的母语习得如此轻而易举；UG也是人类独特性的一部分，动物不会说话（怎么教都不会）正是因为缺少UG。某种意义上讲，语言能力之于人类正像翅膀之于鸟类，属于“天赋秉异”，有之则自然能说话/飞翔，无之则绝不可能。而至于“翅膀”具体长什么样，是大是小、羽毛多寡，则由众多因素决定，但总是脱离不了基本框架的。
语言是一个复杂的符号系统
语言本身是一个符号系统，这个观点是结构主义之父索绪尔（F.deSaussure）提出来的。简单来讲，一个词代表一个物，几个词组成一句话描述一件事，多个句子连缀成文段表达说话人的意思（当然这样的表述是非常不严格的），而懂这门语言的听众可以通过听到的声音信号将说话人的意思解析出来。这是因为语言符号是音、义结合的双面结构。可是，对于相同的概念，比如“树”这个概念，汉语叫“树”（拼音：shu），英语叫“tree”，法语叫“arbre”，日语叫“き”（罗马音：ki），不同的语言有不同的叫法，而“树”这个概念本身与shu，tree，arbre，ki这几个声音信号之间都没有什么逻辑上的联系（对于拟声词语言学有专门的研究）。
语言符号像一枚硬币，“形”和“义”是其两面
语言的这种性质称为语言的任意性（arbitrariness）。索绪尔认为，“音”（能指，signifier）与“义”（所指，signified）之于一个语言符号是一体两面的，在一门确定的具体语言中二者的对应关系是确定的，但这种关系是没有任何逻辑基础的。换句话说，一门语言中一个东西叫什么就像给宠物取名字一样，没多大道理。而语言这个符号系统，作为人类的一种独特能力，神奇之处在于人类能够通过具象的、无意义的声音信号将脑海中抽象的、丰富的新想法传递给同类。某种意义上讲，语言能力是一切哲学、科技、文化成就的基础，正是这种能力才使人类成为这个星球的主宰。
“或许正是因为语言与生活如此密不可分，我们才将语言的存在视为理所当然，忽略了语言的神奇和它代表的意义和无限潜力。”
句法、语义、形态学……语言学概念好多
词典里linguistics的定义中有“……includingthestudyofgrammar,syntax,andphonetics”，这些都是语言系统的各个具体构成部分，也是语言学研究的各个分支（日常用语中grammar，即语法，这个词已经被用滥了，因此语言学中一般不用。通常意义上的grammar与syntax，即句法，有很大重合）。这其实提到的是普通语言学（或称“理论语言学”）。
语言学的确概念比较多，不过也就只是概念多而已，实际上理解起来倒是不难。下面就来带领大家了解一下这些分支。
语音学Phonetics
研究的是自然语言中出现的语音（sound）。这或许是多数大学语言学专业最先接触、也最熟悉的一个分支了。元音、辅音、前鼻音、后鼻音、卷舌音、小舌音、大舌音……这些概念统统属于语音学。 “曾经为练习法语小舌音r一个月每天早上含漱口水，然而还是发不像……歪果仁朋友学习汉语zhi，chi，shi，ji，qi，xi的时候感觉如何？”
多数语言都有自己的拼写方案，用字母等记音符号来记录真实的发音。然而字母总是有限的，而且语言随时间变化，曾经的拼写常常不再与当今的发音贴合（英语就是一个典型例子，拼写规则十分复杂，甚至有人调侃说毫无规则可言）；另一方面，不同语言之间可能会用同一个符号记录不同的音，而不同符号所代表的音值又可能相同。于是19世纪末的以英国、法国为主体的语言学家们成立了国际语音学协会，基于拉丁字母创制了一套通用的标音系统，旨在精确记录人类语言中的所有发音，这就是国际音标（IPA，InternationalPhoneticAlphabet），其中的符号与音值一一对应。目前看来IPA的功能还是十分强大的，基本实现了初衷。
2005年版IPA（部分）
音系学Phonology
研究的是音位（phoneme）规则。
音位指能够区别意义的最小的语音单位。一种确定音位的方法是用“最小配对”（minimalpair）。如英语这个“最小配对”可以区别出/k/和/ph/两个音位。这和中国古代的“反切”注音法类似。如《说文解字》中就有大量的“冬，都宗切”这样的注音描述。音系学即研究具体语言的语音系统。同一音位在不同位置上时往往会有不同的具体实现。比如美式英语中的音位/t/在等单词中就有不同的音位变体（allophone），分别是[th]、[t]、[ɾ]（flap，闪音）。这些变化是规则的，即处在该位置时务必采用该种音位变体。音系学研包括究音位的变化规则，以及不同音位之间的区别性特征（distinctivefeatures）。
超音段特征（重音、声调、韵律等）在音系学分析中也被看作音位，携带了语气（疑问/命令）等语义信息。赵元任的“五度标调法”就是为了记录汉语声调而设计的。
五度标音法
形态学Morphology
研究的是词汇（word）的屈折变化（inflection），如单复数、时态、人称、主谓一致等等，和句法学关系紧密。
一个相关的概念是词库（lexicon），可以简单地理解为vocabulary，被认为是大脑中储存词汇信息的地方。语言产出过程中，一个个词条（entry）从词库中被调出，通过句法规则组成句子。一般认为，在词库中，规则变化（如英语中时态的-ed，-en，单复数的-s,-es）被存储为一个词条，具体实现形式由变形规则决定；而不规则变化（如英语中时态的drink-drank-drunk，单复数的-a，-i）被储存为不同词条。
句法学Syntax
研究的是句子（sentence）的组织结构。句子是语言微观方面的最大单位，也是语言宏观方面的最小单位。如果拿生物进行类比的话，一个句子就是一个个体，词汇是细胞，语篇是种群。
传统语法将句子分析为主语（Subject，简记为S）、谓语（Predicate或Verb，简记为V）、宾语（Object，简记为O）等，也根据语序对不同语言进行了一定区分，如汉语、英语是SVO语言，日语是SOV语言，爱尔兰语是VSO语言等（这里指的是该语言中一个典型句子的语序，并不是说该语言绝对不允许其他语序的句子存在）。
乔姆斯基认为，句子的结构性不止体现在词汇的线性顺序上，更有深层次上的体现。他指出，句子中不同成分之间的相互依赖关系与线性距离远近关系不大：两个成分可以远程依赖，无论中间隔多少词；而两个线性顺序上相邻的词可能完全没有关系。
一个例子是结构歧义（structural-ambiguity），即词语组成和顺序完全相同的句子实际意义不同，如赵元任的名例“咬死了猎人的狗”就有四种可能的意思，每一种意思都对应一种不同的结构。
“我就是机智”
乔姆斯基认为，描绘句法是语言学的核心任务。UG理论也以句法为中心展开。
语义学Semantics
研究的是句子的含义（meaning）。
很多人也尝试用一些哲学和逻辑学的理论和方法去理解及表达语义，将句子的意义视为其真值条件。有趣的是，并非所有的句子都有真值条件，比如询问、命令、感叹等等都是真实自然的句子，而这些句子很难用真值条件的概念来理解，因为它们并无真假。更别提自然语言中无处不在的synonymy（异形同义），homonymy（同形异义），polysemy（一词多义）等现象了。因此语义可以说是语言最复杂的分支，但同时也是最有趣的分支。
“所以下一次你再和TA吵架的时候，请静下来想一想，真的是事实或价值观的问题吗？还是你们两个在语义处理方面的脑回路不同呢？”
语用学Pragmatics
研究语言在实际使用中的规律。
广义上讲，语用学可以算作语义学的一个方面，因为实际生活中人们最关心的是“你说的话是什么意思”，而不是发音或者语法等形式上的内容。礼貌用语、言外之意、幽默、委婉说法等等这些实际语言使用中的现象都是语用学研究的对象。
语用学是普通语言学中特别关注语境相关的分支，这使得其相对于句法、语义、音系等“重理论”分支来说显得比较另类。或许也是因为这样，语用学和应用语言学经常被混淆。
“我们就是在亲自逼近人类认知的极限。”
还记得上一篇讲座预告中的这句话吗？没错，语言学的意义就是这么宏大。
语言能力与人类的其他认知能力是息息相关的，也与整个人类的社会是密不可分的。由此衍生出诸多宏观语言学（macrolinguistics）分支，如神经语言学、心理语言学、社会语言学、计算语言学等等。因此语言学也是一门十分前言、十分具有交叉性的学科。美国著名心理语言学家米勒（George.A.Miller）曾言，未来的语言学家要想取得决定性突破，就务必具备生物学或者计算机科学的知识，至少其一。这也同样决定了，语言学是一门前景广阔、充满巨大可能性和潜力的学科。解决了“Howdoweknowwhatweknow”的问题，几乎就等于拿到了解释整个人类意识、认知、思维的钥匙。
为什么要学语言学
为什么要去学习语言学呢？
为了像《降临》里那样拯救世界?
为了像《窈窕淑女》那样凭语音纯正攀入上流？
原本想说，真正的学术人完全是为了热爱，然而不可能所有人都是因为热爱才去学习一门学科。实际上，语言学的应用领域相当的广泛：比如语言习得的研究成果就被用于改进语言教学方法；人工智能领域，基础坚实的语言学理论可以成为机器翻译的强大支持（虽然现在搞NLP的孩子们都是在玩儿统计）；刑侦领域，分析和对比个人语言特征能够大大提升锁定嫌疑人的效率，乃至实现犯罪预警；商业领域，合理的广告词设计能够有效提升消费者对产品的青睐……实际上，凡是用到语言的地方，就是语言学的用武之地，而这基本包括了你所能想到的任何行业和学科！
参考文献
[1]F.deSaussure. CoursdeLinguistiqueGénérale.
[2]Fromkin. AnIntroductiontoLanguage.
[3]G.A.Miller. ThePlaceofLanguageinaScientificPsychology.
[4]M.Macaulay&K.Syrett. WhyMajorinLinguistics.
本文来源：THU语协
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