國立台灣大學領域專長

名稱
Title

中文名稱：計算語言學
英文名稱：Computational Linguistics

聯絡人
Contact Person

姓名：鄒沛妡電話：33664104#301
Email：gilntu.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 : 謝舒凱
Email : shukaihsieh@ntu.edu.tw

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

學習目標：
1) 掌握計算語言學的基本理論和方法，理解自然語言處理實務的核心技術。
2) 熟練運用程式設計和數據結構解決計算語言學相關問題。
3) 掌握機器學習和深度學習在自然語言處理中的應用，並具備相應的跨學門實踐能力。
4) 能夠在團隊合作中發揮自己的專長，有效地參與計算語言學相關項目的開發和研究。

預期學習效益：
1) 學生在修習本課程模組之後，將具備紮實的計算語言學理論基礎，並能夠靈活運用相關知識解決實際問題。
2) 通過實踐應用，培養學生具備創新意識和解決實際問題的能力。
3) 學生將具有良好的跨學科背景，能夠在資料科學、人工智慧和語言學等相關領域展開研究和應用。
4) 提升學生在國內外就業市場的競爭力，並具備在相關行業發展的潛力。
5) 培養具有國際視野的計算語言學專才，為學術界和產業界貢獻力量。

課程架構
Program structure

修課指引
Course-taking Guidelines

國際標竿學校課程比較或領域競爭力分析：隨着大型語言模型與AI多模態基礎模型的出現，人類社會與教育場景即將面臨巨大的改變。計算語言學 (自然語言處理) 已經成爲時代的顯學之一，作爲台灣首屈一指的頂尖大學，更應該率先擘畫相關的學習課程與統整。在進行課程設計時，我們參考了世界其他知名學府的相關課程，特別是加拿大不列顛哥倫比亞大學 (The University of British Columbia) 的計算語言學碩士課程。參考以 UBC 的課程特色及國際競爭力，並以此作為調整本校課程架構的依據，以彰顯我們在人才培育之競爭力。

本領域專長包括四門課程，總學分數以十二學分。領域專長的主軸，設定在語言資訊爲主軸，劃分四門課程的不同屬性，以及各課程間的關聯性。本領域專長亦包含一門「總整課程」 (capstone course)，課程的形式可以是專題研究、專案實作、實習等多元方式，以發揮統整 (integration) 的功能。

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 U0770	語言的邏輯分析 / Logical Analysis of Language	3.00
3	142 D0200	計算語言學與語言學理論 / Linguistic Theories in Computational Linguistics	3.00
4	142 U0740	計算語言學專題研究 / Topics on Computational Linguistics	3.00
合計4門課,共12學分 This program entails 4 courses, amounting to 12 credits.

備註
Remarks