计算语言学成果计算语言学可以说是计算机和语言学相结合的产物

这种结合已经得到丰硕的成果，除了上面说到的那些应用课题以外，还表现在对语言学理论和方法的影响上

语言的定义扩展了：语言已不仅是人类重要的交际工具，而且也是人机之间的交际工具

为了满足计算机加工的要求，计算语言学最大的特点就是要求语言的形式化，因为只有形式化，才能算法化、自动化

根据这项要求，制定出一系列面向语言信息处理的自动分析方法，其中包括预示分析法、从属分析法、中介成分体系、优选语义学、扩充转移网络、概念从属论等等

这些自动分析方法，已在机器翻译和自然语言理解的系统中得到应用，并证明有效

语言的形式化是分层进行的

语法的形式化相对来说比较简单，人们已做了不少工作；语义的形式化则是一个复杂的问题，人们进行的工作还不多

而语义形式化问题解决得好坏，将大大影响语言自动加工的成效

因此，继续发掘行之有效的形式结构分析方法和语义分析方法，研究它们之间的关系，以及探讨它们在不同系统中各自使用的限度，这是计算语言学中的重点研究课题 

第五代计算机要求人们赋予它听觉（识别口语）和更强的视觉（自动识别文字），赋予它说话能力（合成言语）和听写能力（语音打字），同时还要求人们赋予它理解自然语言并把某种（或多种）自然语言翻译成另一种（或多种）自然语言的能力

这样，计算语言学工作者又需要提供各种物理参数、语言概率性等方面的数据和各种应用软件，以便同有关的专家、工程师一道共同解决为计算机增添“翅膀”这个重大课题，使之真正成为“万能的智能机器” 

完成上述任务，必须靠整个语言学界的努力和合作

尽管面向机器的语言学有其独特性，在许多方面都要另起炉灶，但是实践证明：传统语言学的基础雄厚与否对解决一些新任务有很大关系，例如传统的英汉对比语言学研究得好，就会给英汉机器翻译提供很多方便

从这个意义上讲，计算语言学只有很好地吸取传统语言学的成果并加以改造，才能得到迅速发展 

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