國立台灣大學領域專長

名稱
Title

中文名稱：語言科學
英文名稱：Language Science

聯絡人
Contact Person

姓名：鄒沛妡電話：33664104#301
Email：gilntu@ntu.edu.tw
主辦教學單位與所屬學院：語言學研究所 / 文學院

領域專長
主責教師
Main Instructor

姓名 : 邱振豪
Email : chenhaochiu@ntu.edu.tw

學習目標與
預期學習效益
Goals and Expected Learning Outcomes

語言學研究的發展緣起於人文社會領域對於語言結構、使用、演化、乃至心理表徵的理解與探索。隨著世代演進，語言學研究也逐漸應用了跨領域的科學分析以及新型態的科技開發。科學分析以及大量資料處理的能力對於語言學研究中的文本處理、語音的產製與感知、大腦處理語言之認知歷程、以及多模態溝通等研究至關重要。此些研究皆以量化數據為基礎，將語言行為的表現、理解、以及認知透過數據的計算與轉換分析（如統計分析、影像資料分析等），進而揭露語言溝通時的本質與人類的心理表徵。
本領域專長之課程將首重語言學領域的科學再現性與量化特性，透過不同層級的課程建立修課同學在人文社會議題上的科學化思維與分析能力。預期之學習效益包含下列目標：
1. 了解並熟悉語言學量化資料與語言學理論之關係。
2. 具備程式語言與設計之能力以分析語言數據與資料。
3. 語言資料收集（含行為實驗、語料庫建置、大數據資料探勘）的能力培養。
4. 機器學習模組的應用與開發。

課程架構
Program structure

修課指引
Course-taking Guidelines

本領域專長課程將以「探索語言行為與認知的科學特徵與跨域性」作為串聯主軸，強調語言行為表現可為量化並進行科學化分析的特性，同時亦透過跨領域學科（如語言學、資料科學、心理學、腦神經科學、認知與心智科學等）的互動，培養修課學生以科學實證方式來檢視語言行為與認知表現。此領域專長模組課程共分為三個階段、五門課程、共十五學分，課程架構及各課程說明分述如下：
一、基礎課程
1. 程式設計與資料科學導論（3 學分）
本課程結合了目前統計程式設計與自然語言處理技術，以較為簡潔容易入門的設計與實際操作導引，希望可以讓毫無相關程式學習基礎的學生了解語言特性以及文本解析的基本概念，並能選擇適當的特徵與變數進行資料探勘，進而建立語言分析的科學化基礎。

2. 語言產出運動的生理基礎（3 學分）
本課程將透過科學的角度來審視發音運動與語言行為，課程將著重在語音產出的生理基礎以及機轉。課程內容將包含不同的實驗設計、理論基礎、資料分析、手作練習、以及模型運用等，讓同學透過不同的科學實驗方式來了解發音行為與語音運動，更進一步了解人類使用語言的心理基礎。

二、方法課程
1. 語言實驗方法（3 學分）
本課程主要介紹語言學相關領域的實驗方法，舉凡語音感知、語音感知、文本分析、巨量資料探勘、語言行為實驗、腦波訊號與語言處理等相關研究，透過深入的介紹實驗方法與派典，搭配實驗室的導覽與操作，提供修課學生探索研究興趣與主題。

2. 語音與科技（3 學分）
本課程三大主軸包含：（一）介紹口語語音的特性以及口語語料庫的應用與發展、（二）語音的聲學以及構音特質、（三）時下語音感知與產製實驗常用之科技軟體與技術，用以收集分析語音資料，並將資料成果以視覺化方式呈現。

三、實務應用課程
1. 語音、大腦與多模態語言資料（3 學分）
本課程的重點在介紹如何利用各種目前相對成熟的電腦模型，對多媒體以及多模態資料做預處理（如自動語音轉寫、自動抓取影片中的畫面文字、說話者表情、說話者肢體，甚至物體等訊息），標記與分析工作。課程設計亦將採跨領域學科的合作與交流，以裝備學生面對大數據世代所需的數位能力以及人文涵養。
此課程先修條件為具備 python 基礎能力。

課程資訊
Courses of the Program

編號 no.	課程識別碼 Course Number	課程名稱 Course Title	學分數 Credits
1	142 U0860	程式設計與資料科學導論 / Introduction to programming for data science	3.00
2	142 U0760	語言產出運動的生理基礎 / Physiological bases and functions in speech production	3.00
3	142 U0830	語言實驗方法 / Research methods for language experiments	2.00
4	142 U0610	語音與科技 / Speech and Technologoy	3.00
5	142 U0910	語音，大腦與多模態語言資料 / Speech, brain and multimodal data	3.00
合計5門課,共14學分 This program entails 5 courses, amounting to 14 credits.

備註
Remarks