¿Qué debería estar aprendiendo ahora si quiero tener una carrera en lingüística computacional?

Answer 1

No soy un experto en esto (pero hizo una licenciatura en inglés con un enfoque lingüístico). Lo que supongo es que su ruta natural sería seguir una licenciatura en lingüística y luego hacer una maestría en lingüística computacional. Probablemente también harías algunos cursos de computación / cursos de programación durante tu licenciatura, esto ayudaría. ¡Aprender la línea de comandos de Linux probablemente también sería una gran idea!

¿Alguna otra gente tiene ideas?

Además, sugeriría: manténgase abierto para un cambio de trayectoria o enfoque profesional. En mi experiencia, todavía tienes mucho que crecer después de los dieciocho años y aprendes mucho sobre quién eres y qué te gustaría hacer. (Pero entonces podría ser un poco más tardío 😉) Aunque podría comenzar con una licenciatura en lingüística, también podría ver si hay otras partes de la lingüística que podrían interesarle aún más, por ejemplo, psicolingüística, donde se mezclan conocimientos de la psicología. en lingüística, pero también hay mucha tecnología involucrada, ya que se trata del lenguaje y el cerebro. 🙂

Además, un consejo más: no espere que su carrera le conduzca a su máxima satisfacción. Habrá buenos y malos en todos los estudios, y creo que su máxima satisfacción proviene de una fuente mucho más profunda. Descubrí que tener fe en Jesús y vivir en comunidad con otros me ha traído mucha más felicidad de la que jamás haya tenido un estudio.

Answer 2

Tome cualquier curso de lingüística disponible para usted como electivos; Cualquier cosa especializada en semántica o sintaxis sería útil.

Coursera tiene algunos cursos en línea en PNL; Sé que el de Stanford es bueno – https: //www.coursera.org/course/nlp; No sé de los demás.

Busque programas de maestría o doctorado en lingüística computacional, lo más importante en una universidad con proyectos de investigación bien financiados que le brinden la oportunidad de realizar un trabajo práctico. Ver, por ejemplo, las respuestas en

¿Cuáles son algunas de las buenas universidades de todo el mundo que ofrecen programas de posgrado en lingüística computacional?

Answer 3

Aprende algunos idiomas extranjeros. Si trabaja con el idioma, le será de gran ayuda si sabe más de uno 🙂 Y cuanto mayor sea la variedad, mejor, por lo que, por ejemplo, saber inglés y alemán y holandés y danés es excelente si desea centrarse solo en idiomas germánicos, pero por ejemplo, inglés y el francés, el ruso y el chino cubren mucho mejor las tres principales familias lingüísticas europeas (germánica, románica, eslava) además de una lengua no indoeuropea (demasiados lingüistas saben solo lenguas europeas, lo que es una vergüenza, y solo trabajan Con el inglés no hay lingüística real). He puesto esto en primer lugar porque es una buena idea comenzar con eso tan pronto como sea posible, ya que el aprendizaje de idiomas tiende a ser un proceso agradable pero largo.

Abrazar las matemáticas. Hoy en día, CL es mucho aprendizaje automático, y el aprendizaje automático son muchas matemáticas. La mayoría de los lingüistas computacionales no tienen una sólida formación matemática y los está retrasando hoy. Incluso puedes probar algunos cursos de aprendizaje automático en Coursera.

Entra en la programación. No diría que tienes que ser un programador realmente fuerte para hacer CL, pero por supuesto tampoco te duele; y algunas habilidades de programación son definitivamente necesarias. El lenguaje que aprendes no importa mucho, las habilidades de programación son transferibles a todos los lenguajes de programación. Actualmente, diría que los lenguajes más comunes en CL son Java, C ++ y Python.

Piense en ideas geniales relacionadas con el lenguaje y las computadoras. Trate de encontrar soluciones a los problemas existentes, trate de identificar los problemas que podrían resolverse con las tecnologías del lenguaje, trate de encontrar cosas que pueda hacer si tuviera algunas herramientas automáticas para trabajar con el lenguaje (tanto analizar como generar). CL es enorme y fascinante y podría hacer mucho, pero más del 90% de las personas terminan trabajando en un puñado de viejos problemas tradicionales. No se moleste con esto en este momento. Intente pensar fuera de la caja antes de los estudios de CL. encerrarlo en la caja tan fuerte que ya no podrá inventar nada nuevo, creativo e interesante.