编者按：

现在 　　法国数学家阿达玛

显而易见，具有逻辑之美的数学确实能够帮助我们洞察语言规律，发现语言的结构之妙。

进入信息网络时代之后，语言研究开始从大规模真实文本语料库中来获取语言知识，必须使用统计方法，进一步推动了数学在语言学中的应用。在自然语言处理中，提出了隐马尔可夫模型、最大熵、噪声信道等基于统计的数学模型，统计方法成为机器翻译研究的主流，机器翻译由基于规则到基于统计，统计机器翻译的势头日益强大，一直延续到年。

从年开始，在大数据、云计算等因素的影响下，自然语言处理在统计方法的基础上又向前跨进了一步，开始采用深度学习的方法，机器翻译、自动问答、信息检索、信息抽取等领域的研究，广泛采用循环神经网络、长短时记忆、卷积神经网络等深度学习的数学方法。深度学习比统计方法更胜一筹，取得了振奋人心的成绩。自然语言处理的研究离开数学几乎寸步难行了。

随着我国自然语言处理研究的进一步发展，越来越多的学者开始







































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