1) Language Comprehension and Production
语言理解与生成
1.
Quest for the Levels of Students' Language Comprehension and Production
大学生语言理解与生成的阶段性探索
2) Notion and language comprehension
观念与语言理解
3) language comprehension
语言理解
1.
The present paper firstly introduces the principles of the method, and then reviews the application of the EEG coherence analysis in language comprehension studies at word processing level and sentence processing level.
首先介绍了这一方法的基本原理,然后从词语和句子两个水平上阐述了EEG相干分析在语言理解研究中的应用。
2.
Inhibition plays an important role in language comprehension.
抑制是语言理解中的一种重要的认知加工机制。
4) language understanding
语言理解
1.
Principle of Proximity in language understanding;
语言理解中的邻近性原则
2.
It integrates the technologies of speech recognition, natural language understanding, speech generation and dialogue management and applies the partial syntax analysis to the language understanding.
系统集成了语音识别、自然语言理解、语音合成以及对话管理技术;在语言理解中采用了部分句法分析,系统的实现通过对话管理中情景语义框架的定义和容错控制的设计来完成。
3.
This paper investigates how to master the differences of cultural communication factors between Chinese and English,and acquire the accurate language understanding,thus attaining the purpose of linguistic and cultural communication.
语言理解是一个复杂的认知心理过程,总是受制于语境、语言的推理能力、社会、文化等因素。
5) language comprehension
言语理解
1.
Using moving window method to investigate the mode of information representation in language comprehension.
采用移动窗口技术探讨言语理解中信息表征的方式。
6) Speech Comprehension
言语理解
1.
A Study on the Mental Process of Speech Comprehension and Its Implications in EFL Listening Teaching;
言语理解的心理过程分析及其在英语听力教学中的应用
2.
From the studies on speech comprehension(speech perception and word recognition),however,it shows that the two representation models for speech production have difficulties explaining the representation of homophones,especially of Chinese homophones.
言语产生和言语理解都涉及同音词在通达过程的表征。
补充资料：自然语言理解
俗称人机对话。人工智能的分支学科。研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。这在当前新技术革命的浪潮中占有十分重要的地位。研制第 5代计算机的主要目标之一，就是要使计算机具有理解和运用自然语言的功能。
自然语言理解是一门新兴的边缘学科，内容涉及语言学、心理学、逻辑学、声学、数学和计算机科学，而以语言学为基础。自然语言理解的研究，综合应用了现代语音学、音系学语法学、语义学、语用学的知识，同时也向现代语言学提出了一系列的问题和要求。本学科需要解决的中心问题是：语言究竟是怎样组织起来传输信息的？人又是怎样从一连串的语言符号中获取信息的？
自然语言理解从 20世纪 60年代初开始研究，由于N.乔姆斯基在语言学理论上的突破和此后各家理论的发展，以及计算机功能的不断提高，目前已经取得了一定的成果，分为语音理解和书面理解两个方面。
语音理解 用口语语音输入，使计算机"听懂"语音信号，用文字或语音合成输出应答。方法是先在计算机里贮存某些单词的声学模式，用它来匹配输入的语音信号，称为语音识别。这只是一个初步的基础，还不能达到语音理解的目的。因为单凭声学模式无法辨认人和人之间、同一个人先后发音之间的语音差别，也无法辩认连续语流中的语音变化;必须综合应用语言学知识,以切分音节和单词，分析句法和语义，才能理解内容，获取信息。60年代至70年代初期，研究工作一直停留在单词的语音识别上，进展不大。直到70年代中期才有所突破，建立了一些实验系统,能够理解连续语音的内容,但是还限于少数简单的语句（见自然语言语音理解系统）。
书面理解 用文字输入，使计算机"看懂"文字符号，也用文字输出应答。这方面的进展较快，70年代初期取得突破，中期以后又有所发展。目前已能在一定的词汇、句型和主题范围内查询资料，解答问题，阅读故事，解释语句等，有的系统已付诸应用。由于绝大多数语种使用的是拼音文字，计算机识别拼音字母已无问题，而输入又是按单词分别拼写，因此书面理解一般没有切分音节和单词的问题，只需直接分析词汇、句法和语义。但是汉语用的是汉字，无论是用汉字编码输入还是将来计算机能直接认识汉字，都要首先解决切分单词的问题，因为输入就是一连串汉字，词和词之间没有空隔。
书面理解的基本方法是：在计算机里贮存一定的词汇、句法规则、语义规则、推理规则和主题知识。语句输入后，计算机自左至右逐词扫描，根据词典辨认每个单词的词义和用法；根据句法规则确定短语和句子的组合;根据语义规则和推理规则获取输入句的含义;查询知识库，根据主题知识和语句生成规则组织应答输出。目前已建成的书面理解系统应用了各种不同的语法理论和分析方法，如生成语法、系统语法、格语法、语义语法等等，都取得了一定的成效。
目前存在的问题有两个方面：一方面，迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子，上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究，因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来所具有的不同含义等问题，尚无明确规律可循，需要加强语用学的研究才能逐步解决。另一方面，人理解一个句子不是单凭语法，还运用了大量的有关知识，包括生活知识和专门知识，这些知识无法全部贮存在计算机里。因此一个书面理解系统只能建立在有限的词汇、句型和特定的主题范围内；计算机的贮存量和运转速度大大提高之后，才有可能适当扩大范围（见自然语言书面理解系统）。
参考书目
范继淹，徐志敏：《人工智能和语言学》，载《中国语文》1980，第4期。
A. Barr and E. A. Feigenbaum, The Hɑndbook ofArtificiɑl Intelliɡence, Pitman, London, 1981.
自然语言理解是一门新兴的边缘学科，内容涉及语言学、心理学、逻辑学、声学、数学和计算机科学，而以语言学为基础。自然语言理解的研究，综合应用了现代语音学、音系学语法学、语义学、语用学的知识，同时也向现代语言学提出了一系列的问题和要求。本学科需要解决的中心问题是：语言究竟是怎样组织起来传输信息的？人又是怎样从一连串的语言符号中获取信息的？
自然语言理解从 20世纪 60年代初开始研究，由于N.乔姆斯基在语言学理论上的突破和此后各家理论的发展，以及计算机功能的不断提高，目前已经取得了一定的成果，分为语音理解和书面理解两个方面。
语音理解 用口语语音输入，使计算机"听懂"语音信号，用文字或语音合成输出应答。方法是先在计算机里贮存某些单词的声学模式，用它来匹配输入的语音信号，称为语音识别。这只是一个初步的基础，还不能达到语音理解的目的。因为单凭声学模式无法辨认人和人之间、同一个人先后发音之间的语音差别，也无法辩认连续语流中的语音变化;必须综合应用语言学知识,以切分音节和单词，分析句法和语义，才能理解内容，获取信息。60年代至70年代初期，研究工作一直停留在单词的语音识别上，进展不大。直到70年代中期才有所突破，建立了一些实验系统,能够理解连续语音的内容,但是还限于少数简单的语句（见自然语言语音理解系统）。
书面理解 用文字输入，使计算机"看懂"文字符号，也用文字输出应答。这方面的进展较快，70年代初期取得突破，中期以后又有所发展。目前已能在一定的词汇、句型和主题范围内查询资料，解答问题，阅读故事，解释语句等，有的系统已付诸应用。由于绝大多数语种使用的是拼音文字，计算机识别拼音字母已无问题，而输入又是按单词分别拼写，因此书面理解一般没有切分音节和单词的问题，只需直接分析词汇、句法和语义。但是汉语用的是汉字，无论是用汉字编码输入还是将来计算机能直接认识汉字，都要首先解决切分单词的问题，因为输入就是一连串汉字，词和词之间没有空隔。
书面理解的基本方法是：在计算机里贮存一定的词汇、句法规则、语义规则、推理规则和主题知识。语句输入后，计算机自左至右逐词扫描，根据词典辨认每个单词的词义和用法；根据句法规则确定短语和句子的组合;根据语义规则和推理规则获取输入句的含义;查询知识库，根据主题知识和语句生成规则组织应答输出。目前已建成的书面理解系统应用了各种不同的语法理论和分析方法，如生成语法、系统语法、格语法、语义语法等等，都取得了一定的成效。
目前存在的问题有两个方面：一方面，迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子，上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究，因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来所具有的不同含义等问题，尚无明确规律可循，需要加强语用学的研究才能逐步解决。另一方面，人理解一个句子不是单凭语法，还运用了大量的有关知识，包括生活知识和专门知识，这些知识无法全部贮存在计算机里。因此一个书面理解系统只能建立在有限的词汇、句型和特定的主题范围内；计算机的贮存量和运转速度大大提高之后，才有可能适当扩大范围（见自然语言书面理解系统）。
参考书目
范继淹，徐志敏：《人工智能和语言学》，载《中国语文》1980，第4期。
A. Barr and E. A. Feigenbaum, The Hɑndbook ofArtificiɑl Intelliɡence, Pitman, London, 1981.
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