2023年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
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乐昇学教育还给同学们整理了“自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料”的内容，希望对备战自考的同学有所帮助。以下是自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料的具体信息。
一、自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料有效期：
2年。
二、自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料适用考试地区：
全国
三、自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料适用层次专业：
汉语言文学本科,汉语言文学本科(成教）
四、自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料使用教材：
[00541]语言学概论
考点串讲班：课时：169分钟
视频：13个
章节练习：275题
模拟考试：797题24套
考点串讲班：0题
五、自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料包含内容：
使用教材
教材名称
《语言学概论》
主编：沈阳、贺阳
版次：2015年版
出版社：外语教学与研究出版社
具体内容为：
1、串讲视频和章节练习部分
串讲视频是对教材核心重点、考点、易错点进行回顾和梳理，给予学员针对性的讲解，并辅以习题对知识点进行实战演练，加深学生对知识点的理解，掌握核心考点。章节练习是对应视频章节或课文的练习，加强复习，巩固知识点，掌握教材内容。而且练习题是对高频考点的梳理，可以让你更轻松掌握每个章节考试要点，注有解析可举一反三。
自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料具体包含了以下章节的串讲及电子版的串讲班讲义和章节练习：
课程介绍
课程介绍
第一章语言和语言学
第一节认识人类的语言
第二节语言的符号和语言结构
第三节研究语言的科学
第二章语言的物质载体——语言
第一节语音概说
第二节元辅音和声韵调
第三节音位和音位变体
第四节语流音变和韵律节奏
第三章语言的建筑材料——语汇
第一节语汇概说
第二节词语的构造
第三节词语的分类
第四章语言的结构规则—语法
第一节语法概说
第二节语法现象和语法研究
第三节语法形式和语法意义
第四节组合规则和聚合规则
第五章语言表达的内容—语义
第一节、第二节、第三节语义概说、词语的意义、句子的意义
第六章语言的运用特点—语用
第一节、第二节语用概说语境和语句的意义
第三节会话准则和会话含义
第四节言语行为
第七章语言的书写符号—文字
第一节文字概说
第二节文字的形式和类型
第三节文字的起源和演变
第四节汉字和汉字改革
第八章语言的发展和演变
第一节语言的产生和发展
第二节语言的分化和统一
第三节语言的接触和影响
第四节语言的规划和规范
第九章语言的获得和学习
第一节语言和思维活动
第二节、第三节语言获得的过程、语言学习的类型
第十章语言与文学写作
第一节文学写作中的词句锤炼
第二节文学写作中的修辞手法
第三节文学写作中的语言形式
第十一章语言与民族文化
第一节语言就是一种文化
第二节从语言现象透视民族文化
第三节从民族文化诠释语言特点
第十二章语言与科学技术
第一节语言学的应用价值
第二节生命科学和人的语言能力
第三节信息科学和语言信息处理
2、历年真题及模拟题部分
历年真题及模拟题是依据课程重难点、考点、教学经验、历年真题等编制与真题题型、题量一致，高质量模拟考试。高频考点刷题演练，迅速掌握考试规律与答题技巧。自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料包括了近年的真题及答案解析以及1-6份的模拟题，方便同学们练习。具体包括了：
2022年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
2022年4月自考00541语言学概论真题及答案解析
2021年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
2021年4月自考00541语言学概论真题及答案解析
2020年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
2020年8月自考00541语言学概论真题及答案解析
2019年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
2019年04月自考00541语言学概论真题及答案解析
2018年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
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2017年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
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2015年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
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2014年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
2014年4月自考00541语言学概论真题及答案解析
自考00541语言学概论模拟题一
自考00541语言学概论模拟题二
具体年份以实际为准，不断更新中！！！
3、1-5份考点串讲班试题
包括1-5份考点串讲班试题，以实际为准。
2023年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
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2年。
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全国
三、自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料适用层次专业：
汉语言文学本科,汉语言文学本科(成教）
四、自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料使用教材：
[00541]语言学概论
考点串讲班：课时：169分钟
视频：13个
章节练习：275题
模拟考试：797题24套
考点串讲班：0题
五、自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料包含内容：
使用教材
教材名称
《语言学概论》
主编：沈阳、贺阳
版次：2015年版
出版社：外语教学与研究出版社
具体内容为：
1、串讲视频和章节练习部分
串讲视频是对教材核心重点、考点、易错点进行回顾和梳理，给予学员针对性的讲解，并辅以习题对知识点进行实战演练，加深学生对知识点的理解，掌握核心考点。章节练习是对应视频章节或课文的练习，加强复习，巩固知识点，掌握教材内容。而且练习题是对高频考点的梳理，可以让你更轻松掌握每个章节考试要点，注有解析可举一反三。
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第一章语言和语言学
第一节认识人类的语言
第二节语言的符号和语言结构
第三节研究语言的科学
第二章语言的物质载体——语言
第一节语音概说
第二节元辅音和声韵调
第三节音位和音位变体
第四节语流音变和韵律节奏
第三章语言的建筑材料——语汇
第一节语汇概说
第二节词语的构造
第三节词语的分类
第四章语言的结构规则—语法
第一节语法概说
第二节语法现象和语法研究
第三节语法形式和语法意义
第四节组合规则和聚合规则
第五章语言表达的内容—语义
第一节、第二节、第三节语义概说、词语的意义、句子的意义
第六章语言的运用特点—语用
第一节、第二节语用概说语境和语句的意义
第三节会话准则和会话含义
第四节言语行为
第七章语言的书写符号—文字
第一节文字概说
第二节文字的形式和类型
第三节文字的起源和演变
第四节汉字和汉字改革
第八章语言的发展和演变
第一节语言的产生和发展
第二节语言的分化和统一
第三节语言的接触和影响
第四节语言的规划和规范
第九章语言的获得和学习
第一节语言和思维活动
第二节、第三节语言获得的过程、语言学习的类型
第十章语言与文学写作
第一节文学写作中的词句锤炼
第二节文学写作中的修辞手法
第三节文学写作中的语言形式
第十一章语言与民族文化
第一节语言就是一种文化
第二节从语言现象透视民族文化
第三节从民族文化诠释语言特点
第十二章语言与科学技术
第一节语言学的应用价值
第二节生命科学和人的语言能力
第三节信息科学和语言信息处理
2、历年真题及模拟题部分
历年真题及模拟题是依据课程重难点、考点、教学经验、历年真题等编制与真题题型、题量一致，高质量模拟考试。高频考点刷题演练，迅速掌握考试规律与答题技巧。自考00541语言学概论历年真题模拟题及考点串讲视频等复习资料包括了近年的真题及答案解析以及1-6份的模拟题，方便同学们练习。具体包括了：
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2015年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
2015年4月自考00541语言学概论真题及答案解析
2014年10月自考00541语言学概论真题及答案解析
2014年4月自考00541语言学概论真题及答案解析
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自考00541语言学概论模拟题二
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3、1-5份考点串讲班试题
包括1-5份考点串讲班试题，以实际为准。返回搜狐，查看更多
《人工智能时代的语言学》：神经网络的局限
通常有两种方法可以解决这个问题。
人工智能时代的语言学——MarjorieMcShane和SergeiNirenburg
在之前几十年的人工智能研究中，科学家使用基于知识的系统来定义句子中每个单词的作用，并以此提取句子的上下文和含义。基于知识的系统依赖于大量关于语言、情境和世界的特征。这些信息可以来自不同的来源，并且必须以不同的方式计算。
基于知识的系统提供了可靠且可解释的语言分析结果。但它们最后失宠了，因为它们需要太多的人力来设计特征、创建词汇结构和本体，和开发将所有这些部分结合在一起的软件系统。研究人员将知识工程中的人工环节视为一种瓶颈，并寻求其他方法来应对语言处理过程。
“人们普遍认为，克服这种所谓知识瓶颈的任何尝试都是徒劳的；而这种看法也深刻地影响了通用人工智能，尤其是NLP[自然语言处理]的发展道路，使该领域远离了理性主义和基于知识的方法，并导致了NLP中经验主义、知识精益、研究和开发范式的出现，”McShane和Nirenburg在《人工智能时代的语言学》中写道。
近几十年来，机器学习算法一直是NLP和NLU的核心。机器学习模型是一种知识精益（knowledge-lean）系统，它试图通过统计关系来处理上下文问题。在训练期间，机器学习模型处理大量文本，并根据单词彼此之间的位置关系调整其参数。在这些模型中，上下文是由单词序列之间的统计关系，而不是单词背后的含义来决定的。自然，数据集越大、示例越多样化，这些数值参数就越能捕捉单词彼此之间的各种位置组合。
知识精益系统之所以能流行，主要归功于可用来训练机器学习系统的大量计算资源和大型数据集。借助维基百科等公共数据库，科学家们能收集到庞大的数据集，并针对翻译、文本生成和问答等各种任务训练他们的机器学习模型。
机器学习不计算含义
如今，我们的深度学习模型可以生成文章篇幅的文本序列、回答科学考试问题、编写软件源代码以及回答基本的客户服务咨询问题。由于深度学习架构的种种改进（LSTM、transformer），更重要的是由于神经网络每年都在变大，这些领域中的大多数都取得了进展。
近年来，深度学习语言模型的规模不断扩大（以对数尺度制图）
但是，虽然更大的深度神经网络可以为许多任务类型提供增量改善，但它们并没有从宏观层面上解决自然语言理解的一般性问题。这就是为什么各种实验都表明，即使是最复杂的语言模型也无法解决关于世界是如何运作的一些简单问题。
在他们的书中，McShane和Nirenburg将当前人工智能系统所解决的问题描述为“唾手可得的果实”。一些科学家认为，神经网络继续扩展下去，终有一天会解决机器学习所面临的问题。但McShane和Nirenburg认为我们需要解决一些更本质的问题。
“这样的系统并不像人类那样思考：它们不知道自己在做什么以及为什么这样做，它们解决问题的方法与人类不同，而且它们不依赖于世界、语言或代理的模型，”他们写道。“相反，它们在很大程度上依赖于将通用机器学习算法应用于更大数据集的路径，并得到了现代计算机惊人的速度和存储容量的支持。”
在TechTalks上发表的评论中，认知科学家和计算语言学家McShane表示，机器学习必须克服几个障碍，其中首当其冲的是含义的缺失。
“统计/机器学习（S-ML）方法并不会去计算含义，”McShane说。“相反，从业者一路向前，就好像只凭单词就足以代表句子的含义一样，而事实并非如此。实际上，当涉及到句子的完整上下文含义时，句子中的单词只是冰山一角。将词语与含义混淆的这种人工智能方法，就像一艘驶向冰山的巨轮一样令人担忧。”
在大多数情况下，机器学习系统通过缩小任务范围或扩大训练数据集来回避处理单词含义的问题。但是，即使一个大型神经网络设法在相当长的一段文本中保持了连贯性，但在背后，它也仍然无法理解它所生成的那些单词的含义。
“当然，人们可以构建看起来表现得很聪明的系统（例如GPT-3），只不过这些系统真的不知道到底发生了什么事情，”McShane说。
一旦你问一系列简单但互相关联的问题，所有基于深度学习的语言模型就会开始崩溃，因为它们的参数无法捕捉日常生活中潜藏的无限复杂性。在这个问题上投入更多数据并不能将知识显式集成到语言模型中。
语言赋能的智能代理（LEIA）
MarjorieMcShane和SergeiNirenburg，《人工智能时代的语言学》的作者
在他们的书中，McShane和Nirenburg提出了一种解决自然语言理解过程中“知识瓶颈”的方法，这种方法无需求助于需要大量数据的纯机器学习手段。
《人工智能时代的语言学》的核心是称为“语言赋能的智能代理（LEIA）”的概念，其具有三个关键特征：
LEIA通过六个阶段来处理自然语言，这些阶段从确定单词在句子中的作用到语义分析，最后是情境推理。这些阶段让LEIA可以解决单词和短语的不同含义之间的冲突，并将句子整合到代理正在处理的更广泛的上下文中。
LEIA为它们对语言表达的各种解释分配置信度，并且知道它们的技能和知识何时不足以解决歧义。在这种情况下，它们与人类同行（或它们环境中的智能代理和其他可用资源）互动以解决歧义。这些互动反过来又让它们能够学习新事物并扩展它们的知识。
LEIA分几个阶段处理语言输入
LEIA将句子转换为文本含义表示（TMR），这是对句子中每个单词的可解释和可操作的定义。LEIA根据它们的上下文和目标来确定需要跟进哪些语言输入。例如，如果一个维修机器人与几位人类技术人员共用一个机器维修车间，并且人类在讨论昨天的体育比赛结果，那么人工智能应该能够分辨出哪些对话与其工作相关（机器维修），哪些是它可以忽略的（运动）。
LEIA倾向于使用基于知识的系统，但它们也在流程中集成了机器学习模型，尤其是在语言处理一开始的句子解析阶段。
“我们很乐意集成更多S-ML引擎，只要它们能够提供各种类型的高质量启发式证据（但是，当我们合并黑盒S-ML结果时，代理的置信度估计和可解释性都会受到影响），”McShane说。“我们也期待结合S-ML方法来执行一些面向大数据的任务，例如选择示例来辅助阅读学习过程。”
语言理解需要人脑复制品吗？
LEIA的主要特征之一是知识库、推理模块和感官输入的集成。目前，计算机视觉和自然语言处理等领域之间几乎没有重叠。
正如McShane和Nirenburg在他们的书中指出的那样，“语言理解不能与整体的代理认知过程区分开来，因为支持语言理解的启发式方法也要运用其他感知模式（例如视觉）生成的结果，来推理说话者的计划和目标，并推理需要花费多少资源来理解困难的输入。”
在现实世界中，人类利用他们丰富的感官体验来填补语言表达的空白（例如，当有人对你说“看那边？”时，他们假设你可以看到他们的手指指向的地方）。人类进一步开发了理解彼此思维的模型，并使用这些模型做出假设并忽略语言中的细节。我们希望任何以我们自己的语言与我们交互的智能代理都具有类似的能力。
“我们完全理解为什么现在孤立方法成了常态：每种问题解释起来都很困难，每个问题的实质都需要单独分析，”McShane说。“然而，如果没有集成，所有问题的实质层面都无法解决，因此重要的是要抵制（a）假设模块化必然会导致简化，以及（b）无限期地推迟集成的想法。”
同时，实现类似人类的行为并不需要LEIA成为人类大脑的复制品。“我们同意RaymondTallis（和其他人）的观点，即他所谓的神经躁狂症——渴望解释作为一个生物实体的大脑可以告诉我们哪些关于认知和意识的内容——导致了许多无法真正解释的可疑主张和解释，”McShane说。“至少在当前的发展阶段，神经科学无法为我们的认知建模类型和目标提供任何内容（句法或结构）支持。”
在《人工智能时代的语言学》中，McShane和Nirenburg认为复制大脑不符合AI的可解释性目标。“运行在人类代理团队中的[代理]，需要在一定程度上了解输入，以确定它们应该追求哪些目标、计划和行动，来作为NLU的输出结果，”他们写道。
一个长期目标
《人工智能时代的语言学》中讨论的许多主题仍处于概念层面，离实现还有很长的距离。作者提供了NLU的每个阶段应该如何运作的蓝图，尽管实际的系统尚不存在。
但McShane对LEIA的发展持乐观态度。“从概念和方法来说，工作进展都是非常顺利的。主要障碍是在当前的行业氛围下缺乏资源来分配给基于知识的方法，”她说。
McShane认为，在批评基于知识的系统时，焦点都集中在知识瓶颈上，但其实这种批评在几个方面都有误导性：
她说：“我们准备发起大规模的工作计划来推动LEIA的采用，这将使涉及语言交流的各种应用程序更像人类。”
在他们的著作中，McShane和Nirenburg也承认我们需要做很多工作，且LEIA的发展是一项“持续的、长期的、范围广泛的工作计划”。
“要做的工作的深度和广度与目标的崇高程度是相称的，这个目标就是：让机器能够像人类一样熟练地使用语言，”他们在《人工智能时代的语言学》中写道。
原文链接：
https://bdtechtalks.com/2021/07/12/linguistics-for-the-age-of-ai/
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关注人工智能时代的语言学研究
9月17—18日，语言学与人工智能跨学科论坛在武汉举行。与会学者围绕人工智能技术发展中的语言学需求及语言学的作为、语言—认知—人工智能等议题展开深入研讨。
探寻深层语义理解突破口
“由于机器尚不具备‘背景知识’和‘世界知识’，当人和机器进行交流时，歧义现象就表现得尤为突出。自然语言处理的关键就是如何识别与消解自然语言的歧义。”复旦大学外国语言文学学院教授毕玉德表示，语言知识的获取及在计算机中的表示是自然语言处理研究的基础，是语言信息处理领域高难度的前沿课题。语言知识库可以为语义理解任务提供宝贵的知识资源，对于自然语言理解具有重要的理论意义和实践意义。
“从20世纪七八十年代开始，自然语言处理的研究方法从以语言学提供的形式理论和计算方法为主，转向以基于统计方法的研究为主。但当前的研究仍然无法处理深层语义理解等问题。”首都师范大学国家语委中国语言智能研究中心主任周建设介绍称，近年来，计算语言学等学科利用人工智能技术，以语义分析中的指代、隐喻、情感分析等研究方向作为突破口，解释自然语言处理过程中的语义理解等问题。越来越多的学者意识到，要真正解决语义理解问题，还应依靠传统语言学的理论成果，单纯依靠统计方法无法继续取得跨越性的突破。
“怎样让计算机从大规模无标注文本数据中自动学习，得到计算机可以自动识别和处理的文本，成为自然语言处理和机器学习的紧迫任务。”北京大学中文系教授袁毓林认为，重新思考语言学研究和自然语言处理等人工智能研究的互动关系，既有必要，也很紧迫。语言学理论研究能够为自然语言处理提供哪些观念与方法论上的指导？自然语言处理和相关的人工智能研究，对语言学研究提出了什么要求或挑战？又带来了哪些启发和机遇？当前基于深度学习的自然语言处理面临怎样的发展瓶颈？这些问题都值得我们思考。
从认知角度挖掘研究新领域
在袁毓林看来，随着深度学习等技术的发展与应用，人工智能技术为自然语言处理研究带来的变化主要表现在以下几个方面。第一，在语言单位的表示上，使用统一的具有低维、稠密、连续特性的分布式向量，来表示不同颗粒度的语言单位（比如词、短语、句子和篇章等）。第二，在计算处理的模型上，使用循环神经网络、卷积神经网络等学习模型，对不同的语言单位向量进行组合，以获得更大的语言单位的向量表示，并通过在向量空间中的运算，来实现文本分类、知识推理、句子或篇章生成等各种任务及应用。
教育部语言文字应用研究所研究员冯志伟表示，近年来，在会话智能代理系统的研究中，计算语言学家把以言表意、以言行事、以言取效等言语行为综合在一起，很有创意地提出了“信念—期望—意图模型”，并在此基础上成功开发了用于构建会话智能代理系统的对话管理组件。该模型对于信念、期望和意图等概念进行了形式化的描述，使之具有可计算性，从而更加有效地表达了用户向会话智能代理提出的告知或请求的真实意义。这个模型常常与基于公理化逻辑的行为方案集成在一起，把会话当作计划推理的序列来处理，提高了会话智能代理系统的性能。该模型着重于言语行为形式方面的研究，使得言语行为理论由一种描述性和解释性的理论变成了一种可计算的理论。
“在大规模数据的基础上，语言学研究不但要有数据、模型，还需要充分发挥人工智能技术手段，多学科深入互动，结合人工智能研究热点，从认知角度入手，深入挖掘、探索语言学研究新领域。”周建设提出，智能时代背景下的语言学研究应该在加强心理学、神经科学、脑科学、认知科学等多学科研究深入互动的前提下，把注意视角从语言本身转向语言的实际使用规律、语言背后的语义及其组合机制等领域。
不断开拓新的学科增长点
“在智能时代，语言资源比以往任何时候都更为丰富，也更容易获得。在强大的计算能力和科学统计模型的双重辅助下，蕴藏在海量鲜活语言样本中的规律便存在被挖掘的可能。”周建设表示，语言学家既可以沿用传统方式去挖掘有理论价值的语言事实，给出详尽合理的解释；也能够使用大数据技术，挖掘、整理海量语言数据知识，并将这些知识应用到自然语言处理等人工智能领域中。
“人工智能科学的发展有可能推进语言的计算研究，从而使语言知识的表示成为计算机可识别的方式。这将会使语言学成为真正的科学。”北京大学教授陆俭明表示，语言研究如何跟上形势，在人工智能事业中发挥应有的作用，需要深入研究。在他看来，语言学的发展，必须走与其他学科交叉融合的“语言学+”发展之路。需要深入探究语言学与其他不同学科间的关联性和相互作用，找到语言学与其他学科交叉融合的契合点、着力点和支撑点，逐步形成众多的语言学与其他学科交叉融合的新的分支学科，不断开拓新的学科增长点。
会议由武汉大学文学院、武汉大学国家网络安全学院主办。