1.计算机研究生专业基础课程实验与教学的改革
2.计算机学科硕士研究生课程设置探讨
3.研究生计算机图形学课程教学研究
4.机械类研究生计算机应用课程的教学改革与实践
5.计算机学科硕士研究生培养改革初探
6.非计算机专业工科研究生的计算机专业知识结构分析
7.面向计算机专业研究生的人工智能教育
8.对跨专业报考计算机研究生现象的分析
9.高等农业院校计算机应用专业研究生管理模式的研究
10.计算机技术专业学位研究生实践创新能力培养方法
11.研究生“计算机网络”课程教学与教材体系建设的实践
12.研究生入学考试专业课统考与自主命题“双轨制”政策的实效分析——以计算机科学与技术专业为例
13.计算机学科专业学位硕士研究生特色课程体系建设
14.计算机专业全日制硕士专业学位研究生课程教学研究
15.计算机科学与技术全日制专业学位研究生课程体系设置研究
16.国内外计算机硕士研究生课程设置的比较与分析
17.计算机技术领域工程硕士专业学位研究生教育综合改革与实践
18.浅谈普通高校计算机专业硕士研究生教育模式
19.计算机应用专业软件工程方向硕士研究生的知识结构与培养
20.计算机专业毕业研究生在京就业情况及启示——以辽宁科技大学毕业研究生为例
21.MIT计算机科学领域研究生培养问题研究
22.研究生《计算机网络与通信》教学与实践
23.计算机学科研究生创新能力培养探索
24.非计算机专业研究生计算机教学的研究
25.美国大学计算机研究生教育的特点
26.计算机研究生管理系统的设计与实现
27.我国研究生教育计算机管理的探讨
28.面向创新型研究生教育的计算机专业本科毕业设计研究
29.计算机技术领域专业学位研究生培养方案研究
30.我校非计算机专业研究生计算机课程设置探讨
31.计算机专业硕士研究生培养方法探索
32.以科技竞赛为载体的计算机专业研究生的创新能力培养研究
33.浅谈计算机专业研究生创新能力的培养
34.计算机学科研究生课程体系的构建与实施
35.研究生阶段计算机网络理论课程教改初探
36.计算机技术全日制专业学位研究生培养的探索与实践
37.计算机专业研究生国内外高校培养模式对比分析
38.计算机应用型研究生教育培养模式探讨
39.学术型计算机专业硕士研究生工程能力培养研究
40.计算机专业研究生课程建设与教学改革
41.美国计算机科学与工程专业本科和硕士研究生课程设置特点分析——基于22所美国著名大学统计数据的分析
42.教师领导力在计算机专业研究生创新能力培养中的应用
43.美国知名大学计算机专业研究生教育探索
44.韩国KAIST大学计算机学科研究生课程结构分析
45.对计算机专业硕士研究生招生现状的探讨
46.研究生体育与健康评价指标体系及其计算机支持系统的研究
47.计算机专业研究生科研能力的培养
48.非计算机专业研究生计算机应用基础类课程教学改革探索
49.加强教学过程管理 提高计算机专业研究生培养质量
50.关于我国研究生教育信息计算机管理的探讨
51.研究生计算机辅助几何设计教材分析
52.医学研究生计算机应用技术课程现状及教学模式改革与实践
53.互联网、移动互联网和物联网技术发展与网络课程改革——对计算机专业研究生系统能力培养的思考与实践
54.北京科技大学计算机科学与技术学科研究生课程设置研究
55.地方高校计算机学科交叉领域研究生创新能力的培养
56.探索研究型大学研究生课程体系的改革与优化
57.临床医学研究生计算机信息应用能力培训效果评价
58.研究生计算机课程改革
59.研究生能力培养——《计算机辅助设计》多媒体教学的启示
60.医学院校研究生计算机教学改革的探讨
61.关于全日制计算机专业学位硕士研究生培养模式的研究与探索
62.中医药院校研究生计算机基础教育研究
63.依托学科建设咨询专家组 科学制订计算机科学与技术研究生培养方案
64.天津地方高校全日制专业学位研究生培养初探——以计算机专业为例
65.从硕士研究生入学统考看高校计算机本科专业基础课教学
66.工程化实训驱动的计算机专业学位研究生“e-Boyer-CIPP”创新应用体系研究
67.北京工业大学计算机学院研究生学位论文质量分析
68.浅谈提高计算机专业研究生培养质量的措施及实践
69.中医药院校非计算机专业研究生医药信息学相关课程教学探索
70.高校二级学院研究生教育国际化的开展与实践——以南京信息工程大学计算机学院为例
71.计算机科学与技术学科硕士研究生培养研究
72.计算机专业研究生人才培养模式研究
73.全国研究生教育和学位工作计算机管理研究协作组举行成立会
74.计算机学科工程研究型全日制硕士研究生培养模式的探索
75.高等医学院校研究生计算机教学改革的探讨
76.计算机工程领域专业学位研究生实践教学改革探索
77.研究生计算机文献检索课程体系构建与教学模式创新——以石家庄铁道大学图书馆为例
78.面向研究生的计算机动画教学
79.研究生计算机教学问题探讨——面向研究型大学非计算机专业
80.计算机学科研究生创新能力培养的研究与实践
81.非计算机专业研究生计算机基础课程设计
82.计算机类研究生人才培养模式改革研究——以项目驱动为核心
83.研究生课表的计算机自动编排
84.基于胜任力模型的计算机专业研究生培养
85.研究生跨学科培养模式的探索与实践——社会保障、计算机、审计
86.国内外计算机学科硕士研究生课程设置的比较与分析
87.计算机专业研究生创新能力培养途径研究与实践
88.提高地方高校计算机专业硕士研究生培养质量的探索
89.对研究生开设计算机信息检索课的构想与实践
90.计算机类专业学位硕士研究生教育质量协同保障体系构建
91.计算机网络技术支持下研究生专业英语写作教学的多样化模式探索
92.创新型计算机专业研究生培养课程教学改革与探索
93.学位与研究生教育计算机信息管理研究
94.医学院校研究生计算机应用课程教学改革探索
95.财经院校计算机类专业研究生创新人才培养机制研究
96.用于研究生教育的计算机管理系统概况
97.一个基于计算机辅助实施的研究生中期筛选系统方案
98.硕士研究生招生计算机管理系统的研究
99.研究生教育计算机管理的现状分析及改革尝试
100.计算机专业研究生培养方案与教学质量保障的探索与实践
101.医学院校研究生计算机课程改革探索与实践
102.基于计算思维的高校研究生计算机公共课程设置
103.我校硕士研究生计算机口语测试及其反拨作用
104.数学专业报考计算机专业硕士研究生之个案调查
105.计算机辅助仿真模拟器对心血管专业研究生在冠状动脉造影技能培训中的作用
106.计算机管理是保证研究生招生质量和宏观调控的重要手段
107.学科建设是提高研究生质量的根本途径——武汉大学计算机学院研究生培养侧记
108.实践创新驱动的计算机专业学位研究生培养模式分析
109.以应用为导向的高等中医药院校研究生计算机课程教学改革与实践
110.按一级学科培养计算机科学与技术专业研究生的探索
111.医学研究生计算机课程教学的探索与实践
112.基于项目驱动的计算机类研究生实践和创新能力培养研究
113.对研究生就业过程中应用计算机处理就业信息的探讨
114.全国研究生教育和学位工作计算机管理发展迅速
115.硕士研究生招生过程中的计算机管理
116.非计算机专业研究生计算机教学改革初探
117.协同创新模式下计算机专业学位研究生实践创新能力培养
118.采用计算机参与管理 提高研究生管理工作水平
119.面向新时期的计算机专业研究生创新人才培养模式探索
120.计算机互联网与中医研究生计算机课教学内容的更新
121.医学研究生计算机应用技术教学改革的探索
122.计算机科学与技术学科硕士研究生课程体系之我见
123.面向计算机专业研究生开设计算神经科学课程的思考
124.医学专业研究生计算机基础课程设置
125.面向财经类高校研究生计算机教育内容和教学模式的探讨
126.研究生计算机网络课程体系研究与实践
关键词：计算机网络；教学改革；实践训练；创新
文章编号：1672-5913（2013）14-0050-04 中图分类号：G642
计算机网络是一个发展迅速的学科，主流的网络技术在不断更新换代，因此计算机网络课程的教学设计也必须随之不断进行改革创新，以便与技术的发展相适应。理工大学计算机网络相关课程是谢希仁教授于1983年首次为硕士研究生开设的，1995年以后，通过对该课程进行改革，将计算机网络的基础原理部分放到本科生教学中，称为计算机网络原理课程，而硕士研究生的教学则定位于该课程的高端部分，称为高级计算机网络课程。
在教学内容的设置上，本科教学主要关注如何帮助学生建立计算机网络知识体系结构的概念，更加强调知识的完整性和系统性，所以我们采取了国际上通用的分层教学模式。经过本科阶段对网络知识的初步学习，大多数研究生已经掌握了计算机网络的基本概念，教学过程中应当重点讲述相关的技术原理，侧重培养研究生的科研创新能力。基于这一指导思想，我们构建了网络高级技术专题、网络基本设计原则、网络实践教学和论文阅读研讨写作的研究生高级计算机网络教学设计，将研究能力培养前置到课程学习阶段，构建科学研究基础上的研究生高级计算机网络课程教学新模式，使学生真正理解和掌握理论知识，提高动手能力，进而适应计算机网络技术的飞速发展和创新型人才培养的需求。
1 教学内容组织
当前国内外知名高校的研究生计算机网络课程一般分两类：一类是作为核心课程，按照传统的分层体系结构组织，但讲授过程中在内容的深度和广度上比本科的计算机网络课程有很大提高；另一类是作为选修课程，主要设置一系列的前沿技术专题讲座，由从事相关研究的工作人员组织论文讨论。
上述两种授课模式各有优缺点，按照分层体系结构组织的讲授模式能够帮助研究生更加系统地把握计算机网络的体系结构及核心问题，但由于大多数研究生本科阶段已经按照该模式学习过计算机网络课程，因此难以吸引学生的学习兴趣，并且按照分层模式系统地讲授一遍课程内容在课时安排上也难以保障。按照前沿技术组织专题讲座能够帮助研究生迅速把握本专业的热门研究方向和研究问题，但该方法存在的最大问题在于课程内容的组织缺乏系统性，难以帮助学生把握课程的核心知识点。并且，计算机网络相关的新技术大多为英文文章，对于刚入学的硕士生而言，多数人并不具备短时间内阅读大量英文文章的能力，因此盲目按照前沿技术方式开展课程教学会导致教学效果大打折扣。
目前，国内也出现了多个围绕研究生计算机网络教学开展的改革创新，它们大多与所在学校的教学特点密切相关。我们在借鉴国外著名大学研究生计算机网络课程设置的基础上，结合理工大学研究生的具体特点和培养要求，设计了以提高研究生创新能力为中心的课程教学内容，将教学过程划分为理论教学和实践教学两大部分。其中理论教学包括计算机网络基础概述、网络高级专题和网络设计原则等内容；实践教学则包括课程实验和自主设计性实验两部分，并在教学过程中穿插着进行课堂及论文研讨，从而注重培养研究生对计算机网络核心知识、核心原则和前沿研究的了解与掌握，锻炼其利用所学知识动手解决问题的能力。
1.1 理论教学
高级计算机网络理论教学的主要目标是帮助研究生完善计算机网络体系结构的概念、掌握计算机网络的关键问题、了解计算机网络的最新研究方向和技术。通过调研发现大部分学生希望授课教师能够尽量避免相关教学活动与本科先修课程的重复，以便开拓新领域、学习新方法。结合理工大学研究生的培养要求，我们设置了理论教学内容，见表1。
在课程设置中，首先较系统地综述计算机网络的重要概念、基本原理和研究方法，以便帮助研究生陕速回顾建立计算机网络体系结构的概念。由于当前跨专业、跨学科报考研究生的现象十分普遍，导致学生的专业基础差异性明显，这部分内容的教学也能帮助这些学生尽可能弥补专业知识上的差异，使后续高级专题的教学更加易于开展。
随后，围绕应用层网络技术、多媒体网络、网络管理与测量等计算机网络的高级专题开展教学，重点讲授这些专题中涉及的关键问题、核心思想以及核心技术等，帮助研究生提升对计算机网络知识的理解掌握水平。这些专题的选择主要考虑到将计算机网络的基础知识与前沿研究进行有机结合，一方面突出当前的一些前沿研究领域，另一方面也强调其中涉及的网络基础知识和原则。
再次，为了进一步提升研究生对计算机网络当前研究热点的了解和把握，专门设计了一章网络新技术专题，重点介绍数据中心网络、软件定义网络、未来网络体系结构等当前的研究热点。为了体现教学思想，避免陷入研究怪圈，我们在讲授过程中主要向学生阐述这些技术产生的背景及解决的问题，并在教学过程中启发学生思考这些网络新技术带来的优势是什么？同时又引出了哪些问题？有没有办法对其进行进一步的优化等。这样将学习过程变成一个思考创造的过程，从而帮助研究生提升科研创新能力。
最后，在网络设计原则部分，总结回顾计算机网络中采用的一些典型设计理念和原则，包括软状态机制、随机化技术、间接技术、虚拟化技术等，通过介绍这些技术的基本概念及应用场景，让学生深入理解并体会技术本身的价值，为以后的研究应用奠定基础。
1.2 实践教学
长期以来，研究生课程的教学存在“重理论、轻实践”的问题，对于如何将教学内容应用到实际的研究工作中关注的不够，这一现状与国家重点倡导的应用型研究生培养目标越来越不符合。对于具有强烈工程应用背景的计算机网络课程而言，如何建立实践教学模式，提高实践教学效果在整个课程教学过程中具有至关重要的影响。
为此，在教学过程中设计了两类实践教学内容，一部分与课堂理论教学相配套，帮助学生更好地理解掌握理论教学内容，如应用层网络技术专题中设置针对P2P数据传输协议进行仿真分析的实验内容，在多媒体网络专题中设置多媒体视频传输实验内容，在网络管理与测量专题中设置大规模网络测量数据综合分析的实验内容等。这些实验内容与理论教学内容密切结合，可以作为理论教学的有益补充。
此外，我们还设置了针对整个课程的自主性综合实验，又称课程设计，其选题相对具有开放性，内容涉及计算机网络的各个层次和技术。一方面列出部分课题供学生选择，如基于OPNET/NS2的网络路由算法性能仿真分析、简单包过滤防火墙的设计与实现、基于NetFlow的网络流量采集与分析系统、基于SNMP的简单网络管理系统等；另一方面也鼓励研究生与导师进行交流，将导师正在进行的重大课题研究内容抽取一部分作为自主性综合实验的内容，达到课程教学与科研活动有机的结合。
为充分发挥学生的创造性和主观能动性，自主性综合实验包括基本要求和扩展功能两个部分，课程只给出基本要求作为必须要达到的目标，学生可以在此基础上发挥自己的创造力进行扩展，实现更多的功能。在自主性综合实验的验收和考核工作中，以课题实现的创新程度和反映出的研究生进行研究探索的工作量，作为自主性综合实验的考核重点。
1.3 课堂研讨
为了避免授课内容过于偏重基础，对国内外学术界新兴领域和新兴技术关注不够等问题，综合锻炼研究生通过阅读文献跟踪前沿研究的能力，以及通过文献阅读报告开展学术交流的能力，我们在教学过程中还相应设置了课堂研讨环节，主要包括论文研讨和课程设计研讨两部分内容。其中论文研讨环节首先选取计算机网络研究领域的经典文献和前沿性研究文献开展文献阅读，然后让研究生上台就所阅读的文献开展报告，其他学生则针对该报告进行相应的质疑，通过讨论促使研究生从多个角度审视问题，促使创新思维火花的进发、碰撞。进一步要求研究生在课堂研讨的基础上，分组选择一个感兴趣的网络问题，阅读5篇以上著名会议或者期刊的相关文献，并完成读书报告，从而综合锻炼他们语言表达交流和论文撰写的能力，激发其创新精神，提高“学以致用”的实践能力。
课程设计的研讨与论文交流研讨的过程类似，在完成课题的详细设计方案后开展一次研讨交流，每名研究生根据所做课题进行发言交流，其他学生则针对该课题的内涵、设计方案的可行性、存在的不足等问题进行交流，达到综合受益的目标。
2 考核机制设计
以往的研究生计算机网络课程考核评价机制一般采用平时成绩加考试成绩的方式，且期末考试成绩在评价中所占比重过大。然而，评价研究生学习成绩的优劣，应该从理论学习水平、实践动手能力、个体综合素质及创新能力等多个方面展开，从平时作业、课堂研讨发言、平时实验与自主设计性实验、课程论文报告及理论考核等方面对学习情况进行综合评测。用考核机制引导研究生改变传统学习方式，加强对教学全过程的管理，对学习的每个重要过程都进行量化计分，以衡量研究生的综合能力素质，激励他们全面发展。根据这一目标，我们设计了课程评价指标体系，见表2。
在这种评价指标体系中，既包括平时的课堂作业、研讨发言、课程实验，又包括设计性实验、课程读书报告以及期末考试等，实现了对整个授课阶段的全过程管理，综合考查了研究生的理论知识掌握、文献阅读报告、论文撰写、实践动手等多方面的综合能力，因此具有更好的合理性。
3 教学效果
利用设计的高级计算机网络课程教学改革模式，我们在近几年的教学实践中取得了很好的教学效果。高级计算机网络课程先后被学校评为校级教改示范课程和研究生精品课程，并得到了选课研究生的一致好评。调研过程中专家和研究生普遍反映，这一课程的教学体系结构比以往的方式更加注重对知识本质和科学方法的揭示，注重对研究生学术质疑和独立思考能力的培养，使研究生通过课程学习，达到学习新知识、提升分析解决问题的能力和增强实践能力的综合效果。大部分研究生对于课程教学改革在启发式教学、实践教学、课堂研讨等方面印象深刻，最后达到了预期的教学效果。然而在教学实施过程中也反映出一些问题，如部分学生基础知识相对薄弱，在实践教学及课堂研讨过程中与其他学生存在较大差距；自主性综合实验的设置需要准确把握问题的难易程度，内容太简单学生不会有太大的兴趣，内容太难学生又会觉得无从下手等。这些问题需要在教学过程中不断进行优化调整。
4 结语
高级计算机网络作为国际上计算机网络与通信领域通行的研究生核心课程，对该领域的科学研究与工程技术工作者至关重要。为了提高课程教学效果，我们对课程进行了一系列的改革，包括理论教学内容的优化设置、实践教学的组织、课堂探讨机制的构建以及考核机制的设计等。通过这些改革，建立了一套完善的研究生高级计算机网络课程的理论和实践教学体系，构建了网络高级技术专题、网络基本设计原则、网络实践教学和论文阅读研讨写作的研究生高级计算机网络教学模式，实现了基础理论和前沿研究并重、理论教学和实践训练并行，使学生真正掌握和理解理论知识，提高动手能力，这一教学实施模式在实践中取得了较好的效果。然而，计算机网络是一个迅猛发展的学科领域，新的技术和应用层出不穷，在后续的教学实践过程中，我们将关注这些新变化，并不断对课程进行相应的改革创新，达到传授知识、提升能力的教学目标。
参考文献：
[1]邢长友，陈鸣，许博，等，面向创新人才培养的计算机网络教学改革[J]，计算机教育，2013（1）：49-52
[2]陈鸣，谢钧，刘鹏，等，计算机网络课程中的科学思维训练[J]。中国大学教学，2013（3）：62-64
[3]李巍，李云春，夏春和，研究生计算机网络课程体系研究与实践[J]，计算机教育，2009（19）：131-133
摘要：在研究生的计算机仿真技术课程教学中，针对机械工程类研究生的专业方向、课程体系的设置以及工科研究生自身特点，为培养研究生的自主学习能力、创新能力以及增强其工程应用意识，通过在计算机仿真技术课程教学的经验积累，逐步探索出以项目驱动为主要教学方法，通过实践应用，取得良好的教学效果。
关键词：项目教学法；计算机仿真；创新；实践
中图分类号：G642.4 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）24-0144-02
一、前言
研究生教学有其突出的特点，他们中多数人理论基础扎实，获取书本知识能力强。但同时也存在创新意识和创新能力不足、工程应用背景不够的缺点。本人通过十多年研究生教学的实践，结合本学院研究生专业方向、课程内容针对性强等特点，对如何在研究生教学改革中突出培养学生的自学能力、创新能力，增强学生的创新意识与工程应用能力等问题进行了一些改革创新。
二、课程定位及课程特点
随着现代工业的发展，科学研究的深入与计算机软、硬件的发展，计算机仿真技术已成为分析、综合各类系统，特别是大系统的一种有效研究方法和有力的研究工具，计算机仿真技术已经广泛应用在各技术领域、各学科内容和各工程部门。仿真技术已经在国防军事、国民经济、社会生活的众多领域发挥了重要的作用，国内外众多学者认为，仿真技术“正在成为与理论、实验并列的第三种认识和改造客观世界以及科学研究的手段”，因此仿真技术
被认为是“使能”技术。计算机仿真技术是仿真科学与技术涉及到的有关具体仿真技术中最为基础的部分，具有综合性、多学科交叉等特点。
为了拓宽机械工程专业基础，提高培养对象的整体素质，更好地适应社会对机械工程专业人才的需求，高校工科专业的研究生应掌握一定的计算机仿真知识与技能。计算机仿真技术课程是我校机械工程学院面向所有研究生各专业方向的研究生开设的一门专业基础课程，考虑专业应用需求并结合教学实践情况，课程目的是通过本课程的学习，要求学生掌握计算机仿真技术方面的基本理论，基本知识和基本技能，培养学生分析问题和解决问题的能力，为今后分析、综合各类工程系统或非工程系统提供一种有力的工具，以便能灵活应用所学的计算机仿真技术为本专业工作服务。
一方面，基于仿真技术课程的内容方法较多，实践性强的特点；另一方面，授课对象专业方向较多、授课学时有限等特点，如何解决在有限的教学课时内讲授内容繁多的仿真内容、对计算机仿真技术课程进行教学方法和手段的改革探索和实践，以达到计算机仿真技术教学目标。
三、教学内容的设置和教学方法的选择
课程开设初期，由于只是机械电子工程专业方向的同学选修，所以所讲内容基本针对该专业方向进行设置。随着选修人数的不断增加，以及选修学生所属专业方向的扩大，专业方向包括：机械制造及其自动化、机械电子工程、机械设计及理论、车辆工程、机械工程（专业学位）等，基本涵盖了机械工程学院的所有专业方向。
计算机仿真技术课程涉及多个交叉学科，紧密相关的课程包括数值计算方法、计算机编程、计算机图形学、高等数学、自动控制原理、现代控制理论、优化设计等课程。如何讲出本课程的特点，并充分结合相关课程内容，必须在教学内容的选排上下功夫。
项目教学法是一种以任务驱动、以项目为基本教学单元，将理论教学和实践教学有机融合在一起，强调综合能力的培养在研究生教育中的重要性，突出学生在整个教学过程中的主体地位。因此，为了满足各个专业方向学生的要求，使他们能够掌握一门工程分析技术，为后续的学术论文和硕士学位论文的撰写提供计算、分析和仿真手段，本人在讲授该门课程的过程中，逐年对教学内容、教学手段和教学考核方法等不断进行调整和完善。
1.采取项目专题方式进行教学内容的讲授，调整授课内容，采用专题教学方法使课程主题内容分明，有利于将仿真方法讲深、讲透。
2.扩展所授课程内容涵盖的范围，包括数值计算、优化设计、图形可视化、控制系统特性仿真、控制系统设计以及与外部软件的接口等内容，以满足各专业方向学生的需求。
3.增加与课程相结合的实验教学内容。计算机仿真技术本来是实践性很强的综合性技术，仿真技术本身是在对控制系统分析的过程中不断完善和发展起来的。因此并结合各个专业研究生的不同研究方向，灵活设计若干个专题实验，使学生学以致用，培养学生将该门课程应用于实际工程的能力。
4.采用多个工程应用实例进行教学，从系统应用、数学建模、仿真建模、模型求解以及特性分析等，使学生从生产实际认知的研究对象，提升到理论高度的学习，应用所学的各科理论知识和技术手段，进行数学建模、仿真建模的建立，并对模型求解以及特性进行分析，获得直观结果，提高学生学习兴趣，最终解决实际工程问题，培养学生解决工程实例问题的能力。
5.结合学科前沿，进行课堂讨论。研究生在初步掌握了对系统的模型、仿真算法设计、仿真及结果分析这一流程后，为强化计算机仿真在实际工程的应用概念，在此基础上，以项目形式，开展课程学科前沿以及⒏妹趴纬逃胂执技术融合等专题讨论。
6.增加实验环节，培养研究生工程实际应用能力。利用各种平台，扩充计算机仿真技术资料，提供最新的仿真案例，结合教学团队的科研课题，设计实验项目，培养研究生工程实际应用能力。
四、项目教学法的教学效果
基于项目教学法计算机仿真技术课程的教学方法改革与实践，满足机械工程学院各个专业方向研究生的需求，教学方法和手段的完善，使研究生自主学习能力、创新能力和工程应用能力等得到了进一步的提高。
计算机仿真技术作为工科研究生的必备研究手段和技术，使学生掌握一门工程分析技术，为后续的课题研究、学术论文和学位论文的撰写提供计算、分析和仿真手段。
近五年的每年30―40人研究生选课，工程硕士每年20人左右选课，课程得到了各专业方向研究生的普遍认同。本人指导的研究生，发表与该课程相关的学术论文近20篇，撰写的硕士论文均用到计算机仿真技术。
关键词：项目教学法；计算机仿真；创新；实践
一、前言
研究生教学有其突出的特点，他们中多数人理论基础扎实，获取书本知识能力强。但同时也存在创新意识和创新能力不足、工程应用背景不够的缺点。本人通过十多年研究生教学的实践，结合本学院研究生专业方向、课程内容针对性强等特点，对如何在研究生教学改革中突出培养学生的自学能力、创新能力，增强学生的创新意识与工程应用能力等问题进行了一些改革创新。
二、课程定位及课程特点
随着现代工业的发展，科学研究的深入与计算机软、硬件的发展，计算机仿真技术已成为分析、综合各类系统，特别是大系统的一种有效研究方法和有力的研究工具，计算机仿真技术已经广泛应用在各技术领域、各学科内容和各工程部门。仿真技术已经在国防军事、国民经济、社会生活的众多领域发挥了重要的作用，国内外众多学者认为，仿真技术“正在成为与理论、实验并列的第三种认识和改造客观世界以及科学研究的手段”，因此仿真技术被认为是“使能”技术。计算机仿真技术是仿真科学与技术涉及到的有关具体仿真技术中最为基础的部分，具有综合性、多学科交叉等特点。为了拓宽机械工程专业基础，提高培养对象的整体素质，更好地适应社会对机械工程专业人才的需求，高校工科专业的研究生应掌握一定的计算机仿真知识与技能。计算机仿真技术课程是我校机械工程学院面向所有研究生各专业方向的研究生开设的一门专业基础课程，考虑专业应用需求并结合教学实践情况，课程目的是通过本课程的学习，要求学生掌握计算机仿真技术方面的基本理论，基本知识和基本技能，培养学生分析问题和解决问题的能力，为今后分析、综合各类工程系统或非工程系统提供一种有力的工具，以便能灵活应用所学的计算机仿真技术为本专业工作服务。一方面，基于仿真技术课程的内容方法较多，实践性强的特点；另一方面，授课对象专业方向较多、授课学时有限等特点，如何解决在有限的教学课时内讲授内容繁多的仿真内容、对计算机仿真技术课程进行教学方法和手段的改革探索和实践，以达到计算机仿真技术教学目标。
三、教学内容的设置和教学方法的选择
课程开设初期，由于只是机械电子工程专业方向的同学选修，所以所讲内容基本针对该专业方向进行设置。随着选修人数的不断增加，以及选修学生所属专业方向的扩大，专业方向包括：机械制造及其自动化、机械电子工程、机械设计及理论、车辆工程、机械工程（专业学位）等，基本涵盖了机械工程学院的所有专业方向。计算机仿真技术课程涉及多个交叉学科，紧密相关的课程包括数值计算方法、计算机编程、计算机图形学、高等数学、自动控制原理、现代控制理论、优化设计等课程。如何讲出本课程的特点，并充分结合相关课程内容，必须在教学内容的选排上下功夫。项目教学法是一种以任务驱动、以项目为基本教学单元，将理论教学和实践教学有机融合在一起，强调综合能力的培养在研究生教育中的重要性，突出学生在整个教学过程中的主体地位。因此，为了满足各个专业方向学生的要求，使他们能够掌握一门工程分析技术，为后续的学术论文和硕士学位论文的撰写提供计算、分析和仿真手段，本人在讲授该门课程的过程中，逐年对教学内容、教学手段和教学考核方法等不断进行调整和完善。1.采取项目专题方式进行教学内容的讲授，调整授课内容，采用专题教学方法使课程主题内容分明，有利于将仿真方法讲深、讲透。2.扩展所授课程内容涵盖的范围，包括数值计算、优化设计、图形可视化、控制系统特性仿真、控制系统设计以及与外部软件的接口等内容，以满足各专业方向学生的需求。3.增加与课程相结合的实验教学内容。计算机仿真技术本来是实践性很强的综合性技术，仿真技术本身是在对控制系统分析的过程中不断完善和发展起来的。因此并结合各个专业研究生的不同研究方向，灵活设计若干个专题实验，使学生学以致用，培养学生将该门课程应用于实际工程的能力。4.采用多个工程应用实例进行教学，从系统应用、数学建模、仿真建模、模型求解以及特性分析等，使学生从生产实际认知的研究对象，提升到理论高度的学习，应用所学的各科理论知识和技术手段，进行数学建模、仿真建模的建立，并对模型求解以及特性进行分析，获得直观结果，提高学生学习兴趣，最终解决实际工程问题，培养学生解决工程实例问题的能力。5.结合学科前沿，进行课堂讨论。研究生在初步掌握了对系统的模型、仿真算法设计、仿真及结果分析这一流程后，为强化计算机仿真在实际工程的应用概念，在此基础上，以项目形式，开展课程学科前沿以及将该门课程与现代技术融合等专题讨论。6.增加实验环节，培养研究生工程实际应用能力。利用各种平台，扩充计算机仿真技术资料，提供最新的仿真案例，结合教学团队的科研课题，设计实验项目，培养研究生工程实际应用能力。
四、项目教学法的教学效果
基于项目教学法计算机仿真技术课程的教学方法改革与实践，满足机械工程学院各个专业方向研究生的需求，教学方法和手段的完善，使研究生自主学习能力、创新能力和工程应用能力等得到了进一步的提高。计算机仿真技术作为工科研究生的必备研究手段和技术，使学生掌握一门工程分析技术，为后续的课题研究、学术论文和学位论文的撰写提供计算、分析和仿真手段。近五年的每年30—40人研究生选课，工程硕士每年20人左右选课，课程得到了各专业方向研究生的普遍认同。本人指导的研究生，发表与该课程相关的学术论文近20篇，撰写的硕士论文均用到计算机仿真技术。
五、结束语
美国麻省大学(University of Massachusetts Amherst)阿默斯特校区(以下简称麻省大学)是马萨诸塞州立大学系统五个校园中的主校园,是美国知名的研究型大学。该校创办于1863年,坐落在美国东部美丽的新英格兰地区。
麻省大学计算机系成立于1964年,其研究生教育也有超过40年的发展历史。由最初的3名教授发展到现在拥有43名教授,其中包括9名ACM计算机学会(Association for Computing Machinery)院士(Fellow)、4名电子和电气工程师协会(IEEE)院士、5名人工智能学会(AAAI)院士和2名美国科学促进协会(AAAS)院士。麻省大学计算机系在人工智能、网络与分布式系统、计算理论等多个领域的研究处于世界领先水平。作为美国知名的计算机系,麻省大学计算机系的教育理念是“培养下一代能以创新的方法解决真实世界问题的计算机科学家”(cs.umass.edu/grads/msphd-requirements)。在这个核心思想的指导下,该系非常注重对博士研究生的培养,为了达到培养学生具备进行原创性科学研究(Original Research)的能力的教育宗旨,该系制定了一套非常严格的课程计划,以培养学生坚实而广博的基础知识、良好的科学研究方法和思维习惯。麻省大学计算机系每年大约会收到1000份左右来自世界各国的优秀学生的申请,攻读其博士学位,而录取的人数一般保持在30名左右。完善和严格的博士研究生培养体系、开放而先进的教育理念,使麻省大学计算机系成为全美最具有竞争力的计算机院系之一。
麻省大学计算机系招收两种形式的博士研究生:硕士/博士连读研究生和直博研究生。只有在美国其他大学获得相应计算机硕士学位,并修完麻省大学计算机系认可的相关课程的学生,才有资格申请直接攻读博士学位;否则,学生在录取后必须经过硕士/博士的连续培养才能获得博士学位。
无论哪种形式,麻省大学计算机系博士生培养大体分为两个阶段:博士生资格学习阶段和博士生研究阶段。博士生资格学习阶段主要是对学生进行基础知识培养和基本研究能力训练。学生只有在通过博士资格考试论证,成为正式博士候选(PhD Candidate)人后,才能进入下一步的博士论文研究阶段学习。以下是麻省大学计算机系对硕士/博士研究生的培养要求:
(1)Actively participate in research under the guidance of an advisor(在导师的指导下,积极参与研究)
(2)Satisfy 6 Core Requirements (完成6门核心课程的要求)
(3)Complete 42 course credits (core courses taken to satisfy core requirements are included)(完成42个课程学分,其中包括核心课程的学分)
(4)Complete a 6-credit MS Project (完成6个学分的硕士研究项目)
(5)Graduate with an M.S. Degree(申请获得硕士学位)
(6)Pass the Department Qualifying Exam- Portfolio(通过博士资格考试)
(7)Form a Committee(成立答辩委员会)
(8)Propose a Thesis(提交博士开题报告)
(9)Complete 18 Dissertation Credits (完成18个学分博士论文)
(10)Pass the Teaching Assistant Requirement(完成助教的工作要求)
(11)Pass the Residency Requirement (at least 9 credits in back-to-back semesters) (完成连续两个学期修9个学分的要求)
(12)Defend and Submit a Thesis (博士答辩和提交博士论文)
本文将以麻省大学计算机系为例,探讨美国计算机专业博士研究生培养的一个重要环节――博士研究生课程教育体系的特点,以期为提高我国的计算机专业博士生教育提供借鉴。
2掌握牢固的理论知识是培养优秀博士生的基础
美国的计算机博士教育非常注重对学生基础理论知识的培养,为了使学生掌握牢固而广博的基础知识,麻省大学计算机系要求每个硕士/博士研究生必须修完6门博士核心课程,而且成绩必须达到B+以上。这些核心课程分别属于计算机科学的三大领域:理论(Theory)、系统(Systems)和人工智能(Artificial Intelligence),课程设置具体如下:
(1) 理论核心课:计算理论(Computation Theory)、高级算法(Advanced Algorithms)
(2) 系统核心课:有三组课程,分别是:
编译技术(Compiler Techniques)、现代计算机体系结构(Modern Computer Architecture)
数据库设计和实现(Database Design and Implementation)、高级计算机网络(Advanced Computer Networking)、操作系统(Operating Systems)
高级软件工程I(Advanced Software Engineering: Synthesis and Development)、高级软件工程II(Advanced Software Engineering: Analysis and Evaluation)、程序设计语言(Programming Languages)
(3) 人工智能核心课程:高级人工智能(Artificial Intelligence)、机器人学(Robotics)、信息检索(Information Retrieval)、不确定环境下的推理(Reasoning and Acting under Uncertainty)、增强型学习(Reinforcement Learning)、机器学习(Machine Learning: Pattern Classification)
根据不同的研究方向,学生可以在六门核心课程的选择上有所不同,但为了加强理论基础和掌握知识的广度,无论哪个研究方向的学生,都必须修完两门理论核心课程和一门高级人工智能课程,同时,再根据自己的研究方向选修其他三门核心课程。例如,一个系统方向的博士研究生除了修完以上两门理论和一门人工智能课程以外,还必须修完来自于系统方向不同组的三门系统方向的课程;而一个人工智能方向的博士生则必须修完另外两门人工智能方向的核心课程和一门系统方向的核心课程。
每门核心课程由教师讲授一学期,其中每星期2次课,每次2小时,3个学分。根据内容不同,每门课程一般要安排5～8次书面作业、1次期中考试和1次期末考试。其中,对系统方向的课程来说,每个章节完成后一般还有一次课程项目设计(Course Project),主要要求学生实现相应的算法和进行性能评价。由于核心课程要求高,课程学习内容多,导师和系里会建议学生每学期选学不超过一门的核心课程,所有6门核心课程则在三年内完成。如果成绩没有达到B+,麻省大学计算机系允许学生重修该核心课;但是,如果学生在规定的博士资格考试申请时间前没有通过全部的6门核心课,则不再具备继续攻读博士的资格。
严格的核心课程作业、考试制度和淘汰制度,不但使学生牢固掌握了计算机科学各领域的基础知识,培养了学生勤奋刻苦的专研精神,而且极大地丰富了学生的视野,为学生进入实际科学研究打下了坚实的基础。
3灵活而完善的博士生选修课程体系是培养创新型人才的重要途径
美国一流研究型大学博士生教育的目标是培养世界一流的科学家和拔尖创新型人才,为了实现这个目标,美国的博士生教育除了注重培养学生扎实和精深的基础知识外,还非常注重培养学生的创新思维和发现新问题的探索精神及能力。
如果核心课程体系的设置是培养优秀博士生的基础,是向学生传授学科领域的重要基本知识和原理与技术,是学生全面掌握计算机基本理论与方法的重要途径,那么,选修课的设置则是对学科基本知识的补充,是培养学生学习新的知识和了解并探索前沿研究方向,从而成为创新型人才的重要手段。
麻省大学计算机系的做法是,在博士研究阶段,除了要求学生完成18个学分(6门)的核心课程学习以外,还要求完成24个学分(8门)的非核心课程(或称为选修课)学习。这些选修课大多是关于本学科及相关专业前沿领域近3～5年的新研究方向、研究方法或新技术的相关内容的介绍,一般由教师在每学期开学前提出新的课程计划,学生则根据自己的研究兴趣和职业目标自由选课。通过课程的学习,学生能在最短的时间内了解本学科相关领域的最新研究现状,更重要的是,在课程的学习过程中,教授会将许多新出现的问题在课堂上和学生讨论,同时,通过2～3个课程项目培养学生独立(或合作)解决新问题的能力,以及教会学生各种探索问题的研究方法。
在教学模式上,可以采用由教授主讲的传统方式,也可以采用以讨论为主的方式。以教授为主讲的教学模式在此就不再赘述,以下着重描述以讨论为主的选修课教学模式。
以讨论为主的Seminar是美国计算机院系的教授最常用的选修课教学模式。Seminar的课程设置没有固定模式,但通常有以下几方面的特点。
第一,课程的选题一般是近年新出现的有代表性的前沿研究课题。
第二,课程内容的选择一般来自近年来该领域顶级国际会议的专题论文。
第三,课程内容的组织由教师完成。教师在确定题目后,一般会根据论文的情况将讨论的内容分为多个子专题,每个子问题由3～4篇论文组成。课程的开始一般是综述性的论文或在该领域出现的最早的学术论文,其目的是探讨该研究方向出现的新的应用背景需求和所带来的新的挑战。其后的每个子专题则将对具体问题和方法进行深入探讨。
第四,选课的学生人数一般在20～30人左右,而且通常是由学完了核心课程以后的高年级博士生组成。学生人数太少,论文的覆盖面可能太小;学生太多,可能导致讨论的深度不够。同时,只有学完了基本理论后,学生才有可能具备较深入分析问题的能力。在Seminar的学习讨论中,找到新的研究问题也是该课程设置的重要目的之一。
第五,课堂教学的模式基本上是教师和学生互动的教学方式。教师在第一节课引导学生对该领域的基本问题有了初步认识后,学生将对每篇论文进行评估(Review)、宣讲(Presentation)和进行课堂讨论。每篇论文的宣讲时间是25～30分钟,课堂讨论时间是10～15分钟。其中教师将引导学生对论文中所研究的问题和关键技术进行深入讨论,学生参与讨论的情况将作为课程考核的重要依据。
选择合适的题目并对教学讨论的内容(论文)进行筛选和组织对开课教师的要求非常高。为了准备一门新的Seminar课,教师一般需要预先通读该研究方向所有重要国际会议的相关论文,然后根据不同的研究问题对论文分类,并将其中有代表性的论文提炼出来,作为课程学习的论文。在课程项目的设置上,教师会事先准备一些题目,如对某些算法的实现、评估和改进,实现原形系统等,同时也非常鼓励学生在论文讨论的过程中有针对性地提出自己的见解和新的解决问题的方法。
4合理的课程学习安排是培养高质量博士生的有效保证
美国的博士教育是以博士生的最终质量为评判标准,而不是以年限来规定学生的毕业时间。在美国计算机专业,培养一个硕士/博士生一般需要至少5年时间。由于强调博士生专业知识学习的深度和广度,在整个博士学习阶段,博士生都会积极参与课程的学习,并尽可能地将研究项目中的问题和课程学习联系起来,用所学到的方法或思路来解决新问题。
以麻省大学计算机系为例,虽然学生的背景不同,但为了在保证质量的前提下帮助学生用最短的时间顺利完成博士课程要求和博士论文要求,系里建议学生按如表1所示的时间表安排整个博士阶段的学习计划。
麻省大学计算机系不但在本系有完善的研究生课程体系,学生可以根据自己的研究兴趣和职业规划来自由选课,而且也鼓励学生在其他相关院系选修本系没有开设但对研究有用的课,如数学系或电子工程系的高级课程。总之,美国博士教育的一个重要特点是强调基础知识的学习,鼓励学生以积极的态度参与到课程的学习中,同时训练学生在课程学习的过程中逐步学会发现问题和研究问题的方法。
5启示和建议
美国的博士教育强调坚实的基础理论知识、完善的知识体系和用于探索与创新的研究能力,而这些恰恰是决定博士毕业生日后发展潜力的关键。长期以来,我国计算机博士教育主要是通过参与科研项目的形式来对学生进行培养,这种“研究项目驱动型教育”在我国恢复研究生教育的初期起到了很好的推动作用,培养了大批科研人才。但随着教育本质的回归和创新型人才培养的需要,从总体来看,我国的这种单纯强调研究项目的教育模式培养的博士生,质量与国际先进水平相比还有一定的差距。由于没有严格的博士课程要求和淘汰制度,学生在学习阶段往往会忽略对基础知识的学习和对知识结构的完善。长此以往,必然会影响博士生的研究水平和发展潜力,最终将会影响国家的整体创新能力。
笔者建议,为了使学生掌握牢固的专业基础知识,同时培养学生在某一学科领域的研究兴趣和基本的研究能力,应该首先强调核心课程体系的建设,不论哪个方向的学生都必须通过一定数量的核心课程的学习,如算法、分布式操作系统、人工智能等,这些核心课程应由教师来讲授;同时,应严格课程的考核制度和课程评价体系。对于选修课,由于其主要目的是扩展学生的视野,培养学生分析问题和研究问题的能力,所以应借鉴国内外Seminar课程的成功经验,积极有效地激励教师和学生共同上好Seminar课。
博士生教育是一项复杂而艰巨的系统工程,而其中的课程学习是研究生培养中非常重要的一个环节,如何通过严格的培养机制和灵活的培养方法,在给学生传授基础知识的同时培养学生分析问题和解决问题的能力;如何将合理的研究生课程体系和研究项目结合起来,严格博士生培养机制,完善博士生资格评估体系,从制度上保障博士研究生的质量;以及如何真正教会学生探索科学基本问题的方法,培养学生良好的科研习惯和勇于开拓创新的精神等,是我们在计算机学科建设中应该进一步思考的问题。
关键词：计算机网络安全；教学手段；交互式教学
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）04-0200-02
随着国际一体化的快速推进，信息技术在社会和经济发展中的地位越来越重要，信息安全成为关系到信息技术能否成功得到应用的一个关键因素。培养掌握高级信息安全高级人才已成为我国信息化建设的关键。
一、国内外现状
关于信息安全的教材，国内外有很多，比如由机械工业出版社出版的《网络与信息安全教程》，清华大学出版社出版的《信息系统的安全与保密》及William Stallings著的由电子工业出版社出版的《密码学与网络安全》。这些教材一般都是基于密码学基础，介绍基础的相关网络安全知识和基本原理，比如计算机网络安全的基本概念和技术、数据加密和认证原理技术、入侵与病毒、防火墙原理和技术等内容，比较适合本科生使用。但是随着信息技术及网络技术的快速发展，网络安全涉及的内容也越来越多，技术难度也越来越大，比如可信计算、无线网络安全、信息隐藏和数字水印技术及组播安全等理论和模型，而目前国内外还没有合适的教材涉及以上内容，适合研究生层次的教学。以上这些理论和技术目前只能在相关科研论文或其他文献中查到，这对我校计算机学院所开设的研究生学位课《高级计算机网络安全》的教学极不方便，也影响了同学们的学习。
二、课程内容的探索
本文作者从2006年开始，已经连续8年承担计算机学院《高级计算机网络安全》课程的教学，具有丰富的教课经验，并已积累了大量的教学素材。很多专家和学者也对信息安全和研究生教学进行了探讨和思考。考虑到当前信息安全的多个热点领域和发展方向，该课程内容从可信计算TCG和可信网络TNG开始，深入分析当前信息安全领域的现状和存在的问题，引出现代信息技术所涉及的信息安全的各种理论和相关技术，包括无线网络安全、信息隐藏和数字水印技术、网络流量分析、盲签名/群签名、病毒传播模型及云计算安全等。同时，为了加强学生的理论理解，在课程教学中融合一定的实例和案例分析，力求做到理论和实际相结合，提高学生的动手能力；同时对涉及领域的研究动向进行全面的综述，培养学生的研究能力和创新能力。
三、教学手段的探索
本课程教学最初几年，主要采用教师课堂讲授的方式。但由于课程涉及内容广，难度大，大部分学生有畏难情绪，教学效果并不好。通过和研究生多次交流，并不断总结经验，作者认识到：为了激发学生的学习兴趣、提高学生的学习热情，调动学生的积极性、增强学生的参与度是该课程教学效果的重要手段。近五年来，通过对该课程教学手段的不断改进和完善，慢慢总结出以下有效的教学手段，这些教学手段取得了非常好的教学效果，也得到了学生的好评。
1.基础知识介绍。我校计算机学院本科阶段，开设了《信息安全数学基础》、《密码学与安全协议》、《网络攻防》等课程，为我校毕业的研究生了解、掌握信息安全的基础知识。但我校其他研究生来自全国各高校，有的同学没有修读信息安全相关课程。为了使同学对信息安全基础知识有一个基本了解，在课程开始会利用4个课时对信息安全基础理论和技术做介绍，为后面的专题打好基础。
2.专题介绍及小组选题。信息安全技术发展日新月异，课程教师会总结当前计算机网络安全前沿较新的、较系统的、具有代表性的十多个研究方向和研究进展，并做简单介绍。教师会根据每个学生的研究方向及兴趣爱好将同学分为十多个小组，每个小组4～8名学生，包括一名组长。每个小组选取一个专题。
3.小组学习和讨论。在一定时间内，由组长负责组织小组成员对所选专题进行调研、学习和讨论，要求每个成员了解掌握专题主要内容，包括涉及的关键问题、模型、算法及系统实现等四个主要方面。对调研、学习过程中遇到的难题，如经过小组讨论还无法理解，可和教师沟通，得到教师的指导。最后，小组要按规范制作PPT，并发给教师审核。教师给出修改意见，小组再完善修改，直至定稿。这个过程锻炼了研究生的调研、学习和合作沟通能力。通过这个阶段，小组成员对所负责专题有了较深刻的理解，并对小组成员进入导师实验室，对他们开展进一步研究大有裨益。
4.课堂报告。每个小组将根据教师安排，在课堂汇报所负责专题的内容。为了保证每个小组成员积极参与小组学习和讨论，教师在上课时临时指定上台报告的学生，报告学生表现会作为其个人及其小组成员平时成绩的重要依据。在报告过程中，教师和其他小组同学可以随时就相关问题提问，有时对某一个复杂问题进行深入探讨。因为是学生上台报告，并且同学们可以随时参与讨论，课堂气氛非常活跃，大大增强了该课程的教学效果。
5.课程考核。虽然每个小组在他们负责的专题上投入了很多时间和精力，但该课程的主要目标是每个学生需要了解各个小组报告的专题内容。课程讲解、讨论结束后，所有同学还要参加最后的闭卷考试，考试内容来源于每个小组报告的内容。这样，在每个小组课题报告时，其他小组成员还要认真听讲并积极参与讨论。每个同学在课题上的表现和积极性也将作为该学生平时成绩的一部分。
四、小结
本论文讨论的《高级计算机网络安全》的教学模式和教学方法具有一定新意，主要体现在以下几方面。
1.国内外关于高级计算机网络安全专题的教材还没有，本课程对当前计算机网络安全前沿研究方向进行系统化总结。本课程主要内容既可作为研究生学习当前计算机网络安全领域较新和较成熟的科研成果，也可作为课题研究的参考。
2.本课程涉及的内容较全面，包括可信计算TCG和可信网络TNG、无线网络安全、信息隐藏和数字水印技术、网络流量分析、盲签名/群签名、病毒传播模型以及云计算安全等理论和模型。
3.为了加强学生对相关理论的理解，本课程包含一定的实例和案例分析，力求做到理论和实际相结合，提高学生的动手能力。
4.教学相长，通过小组合作和课堂讨论，引导学生深入研究某一专题，培养学生的团队合作能力和研究能力，增强同学学习的主动性和积极性。此外，还通过网上交流及讲座论坛等形式开展交互式教学。
参考文献：
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[关键词]计算机视觉；视觉框架；三维表示
中图分类号：TP338.6 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）47-0112-01
1 计算机数字视觉技术研究的地位
长期以来，人类持续不断地试图从多个角度去了解生物视觉和神经系统的奥秘，这些努力的阶段性理论研究成果已经在人们的生产生活中发挥了不可估量的作用。计算机视觉（CV）研究的主要内容是通过计算机分析景物的二维图像，从中获得三维世界的结构和属性等信息，进而完成诸如在复杂的环境中识别和导航等任务。计算机视觉研究的重要性是不言而喻的，会产生深远的经济和科学的影响。
20世纪下半叶以来，很多研究者都曾试图通过视觉传感器和计算机软硬件模拟出人类对三维世界图像的采集、处理、分析和学习能力，以便使计算机和机器人系统具有智能化的视觉功能。今天，数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使数字视觉技术的革新。数字视觉技术的应用十分广泛，如数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等。
数字视觉技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域，经过近年的不断发展。已逐步形成一套以数字信号处理技术、计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。
2 计算机数字视觉技术研究的核心问题
视觉问题复杂性的本质在于相对声音等物理信号的描述，视觉信号充满了非常丰富的信息，描述起来也更加困难。如何攻克图像信息提取过程中的各种难题一直是当今计算机图像学研究的热点问题，而且在科学家们还未完全破译生物视觉系统的奥秘的前提下，大多数问题只能采用逆向推导机制，依据已知或假设的关联将视觉系统的输入数字图像和输出语义描述对应起来。基于概率论和数理统计的数学模型是最适合解决这类逆推问题的工具，这也是目前领域普遍采用各种统计模型和机器学习算法的本质原因。
物体的三维表示是计算机视觉研究的一个关键问题。八元树（octree）表示法是一种紧凑、简洁的物体三维表示法，近年来这种表示法被广泛地应用到计算机视觉的研究领域。广义八元树表示法的优点是不受视图个数的限制，通过增加观察方向可以计算出更加精确的物体三维表示。主要缺点是需要进行多次坐标变换，在计算机上实现时需要研究相应的离散技术。线性八元树（linearoctree）是较八元树更加简洁的表示形式。
3 计算机视觉技术结构及其研究基本框架
计算机视觉技术内在的逆推机制决定了其在系统开发时必须将原始图像数据与其蕴含的知识之间的语义鸿沟加以弥补，在满足特定应用需求的前提下进行合理的图像内容简化和假设，形成目前普遍使用的计算机视觉系统结构：即图像数据层、图像特征描述层及图像知识获取层。由于各种图像特征都有其优点及不足之处目前趋势是结合不同种类的特征对图像内容进行综合表述，以建立较为可靠的图像信息模型，比如利用时空体数据结构 对人体行为等视频内容进行描述。
计算机视觉技术的研究主要围绕着四个基本理论框架：以Marr视觉计算理论为核心的深度重建框架；以感知特征群集为主线的基于知识的视觉框架；以“感知一动作”为基础的主动视觉理论框架；以综合集成理论为指导的视觉集成框架。其中，视觉集成理论框架是计算机视觉研究中一个较新的理论框架，并越来越多地受到cv研究者的关注。视觉集成理论的研究内容大致可以分为三个方面，第一方面的研究内容是关于视觉信息与其它类型信息的集成。第二方面的研究内容是关于视觉表示和视觉模型的集成。视觉表示方法主要分为三类：图像表示、表面表示、物体表示。视觉模型王要分为图像模型、结构和形状模型、运动和动态模型、不确定性模型。集成的视觉系统应该能够充分利用这些方法的优点。第二方面的研究内容是系统的集成。
4 计算机视觉的发展历程及其趋势
一般认为，计算机视觉技术研究始于20世纪50年代中期，当时的努力主要集中在二维景物图像的分析。区别在于，图像处理的目的是通过处理原始图像得到在某一方面更有利的新图像。模式识别关心的则是将一些模式归入预先定义的有限类别中，主要研究的是二维模式。而计算机视觉主要考虑的是对三维世界的描述和理解。
一般来说，比较一致的观点认为，计算机视觉的研究起始于1965年Rboesrt开创性的工作。Rboert对“积木世界”研究取得的成功激起了人们很高的期望。
60年代末70年代初期，计算机视觉研究领域的很多工作是关于低层视觉处理，从图像中提取重要的强度变化信息――边缘检测。然而，人们很快就认识到很多重要的物体属性无法只通过分析图像的灰度变化得出。到了70年代初期，问题更加明朗化，低层视觉处理无法从单幅图像中普遍地获取对景物的有用描述，计算机视觉的研究领域普遍地发生危机。为了摆脱困境，计算机视觉迫切地需要有一个统一的理论框架作指导。70年代中期到80年代初期，计算机视觉的研究领域首次出现了一个理论框架：视觉计算理论框架，将视觉系统从概念上分成几个独立的模块。80年代后期，计算机视觉的研究领域出现了主动视觉（`vtievsiino）的理论框架。
近年的研究结果表明，单一的图像特征描述机制，无论是对底层像素级特征的描述还是顶层语义特征的描述。都仅能在有限范围内对图像的内容进行建模。巧妙融合多种图像特征因此成为近年图像信息描述方面的主要趋势，近年来，计算机视觉的另一个理论框架――视觉的集成方法越来越多地受到重视。一个重要的趋势是用于识别真实世界中较为复杂的图像内容的技术，适合描述真实场景的各种特征不断得到发展。随着目前互联网络技术的不断发展，另一个值得重视的趋势是计算机图像技术与互联网技术、社交媒体技术等其它计算机技术的融合。
6 结语
计算机视觉识别技术虽然是一门新兴学科。但应用前景十分广阔，对其技术的有效性、易用性、实时性及稳定性能等方面有着较高的要求。因此。其技术面临着前所未有的机遇和挑战，该领域的发展亦有过激烈的争论和反思。但是，不可否认的是，计算机视觉技术研究在许多应用领域的应用前景都是广阔的、不可估量的。
参考文献
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虽然计算机设计的初衷是缘于数值计算，但是英国数学家图灵（a.m.turing）在《机器能思维吗？》(1950)一文中已经预见到计算机和自然语言将结下不解之缘，并且提出检验计算机智能的最好方法就是对语言信息的处理能力。1977年，费根鲍姆（feigenbaum）提出知识工程，计算机信息处理出现了从“数据世界”向“知识世界”的转移趋势。知识世界的载体是语言符号系统，语言信息处理的需求促使语言研究过程和语言研究成果的技术化趋势日益明显，当代语言学已凸显出“语言科学”与“语言技术”的二分互补格局，由此我在《南京师范大学语言科技系建设发展规划》（2001年2月）中提出“语言科技”的新思维。“语言科学”主要指基础性的描写语言学和理论语言学。“语言技术”主要指面向信息处理的应用语言学或计算语言学，其研究任务可划分为“文本处理技术”和“语言模拟技术”。简而言之，语言文本处理技术是通过编辑和编程，将印刷文本转化为可供计算机使用的电子文本的技术。语言系统模拟（simulation）或者语言能力仿真（emulation）技术是通过算法和编程，将自然语言的理解和生成能力输入计算机的技术。获得语言能力的计算机可以实现“人—机对话”而成为名实相符的“电脑”。为研制智能机服务的“语言系统模拟”，可比喻为“语言基因图谱分析工程”和“语言能力移植工程”。强调语言研究的技术化，并非忽视传统语言学研究存在技术性的一面，例如实验语音学和方言语音调查等。之所以以往未能突出语言研究的技术化，其原因在于——除语音研究可借助声学技术设备以外——语言研究的绝大多数领域还一直没有相应的实验性技术设备。
虽然当代语言学家不可能也不必要都转向计算语言学研究，但具有一定的语言信息处理意识却非常必要。早在1964年11月，美国科学院语言自动处理咨询委员会就在《语言与机器》的报告中明确指出：机器翻译遇到了难以克服的semanticbarrier（义障）。然而这一警告，除了致使机器翻译研究热的暂时消退以外，并没有引起语言学界的足够重视。1982年，日本制订了一个为期10年面向ai（人工智能）的“第五代计算机”即智能机的研制计划，其中包括自然语言处理装置。1992年结束时，只部分达到了预定目标。随后又公布了另一个为期10年的“真实世界计算机（rwc）计划”即“新信息处理技术计划”。（许万增1996，p.61－62）据说，90年代后期日本不得不宣布暂停研制，其根本原因就在于未能穿过语言研究的“瓶颈”。自然语言处理装置的任务无法实现，计算机谈何“真实世界”或“人工智能”。时至今日，这一“义障”仍然没有跨越。在《新世纪将对人类产生重大影响的十大科技趋势》（新华社北京2000年12月30日电）的报道中，列出21世纪的“认知神经科学领域”和“信息技术领域”，并分别提出来“探索意识、思维活动的本质”和“计算机向智能化方向发展”的任务，然而没有语言科技领域的合作——关键是认知语义结构网络研究的根本性突破——则不可能实现。
无论从手段还是就目标，对准自然语言处理的当代语言学研究，其性质都应界定为“语言科技”。“语言科技”的内涵是以理论研究为指导，以描写研究为基础，以应用研究为枢纽，促使语言研究向计算机应用、数学、认知科学和现代教育技术领域延伸，沟通文理工相关学科以实现语言研究过程及其成果的技术化；“语言科技”的外延表现为语言工程科技、语言教育科技和语言研究科技。语言学和计算机科学等学科相结合的“语言工程科技”，研究领域是“人—机对话”，其目标主要是自然语言能力的模拟。语言学与现代教育技术相结合的“语言教育科技”，研究领域是“人—人对话”，其主要目标是实现语言教育的多媒体和网络化。“语言研究科技”是将语言研究活动与计算机工具相结合，其主要目标是实现语言学自身的计算机化，包括语料库、词库和句库的研制，语言研究的分析性、统计性、比较性和实验性软件的开发等。这一新思维既突出了当代科技发展所要求的“语言学的技术化”，又体现了以语言学为本而沟通文理工相关学科的研究旨趣。
二、计算语言学的界定要突出技术性
20世纪50年代以后，在理论方法交叉渗透而形成诸多边缘语言学的同时，语言学与计算机结合的趋势开始出现。1954年，在美国乔治敦大学所进行的世界上首次机器翻译试验，标志着计算机科学与语言学的结合已经起步。在这一研究领域，立足于不同的学科视角或知识结构，先后出现了一系列名称术语，如“语言工程”、“语言工程学”、“自然语言的计算机处理”（工科视角）、“语言信息处理”（信息学视角）、“数理语言学”（数学视角）等等。20世纪60年代以后，计算机和语言学的结合逐步深入到语言学的各个领域，形成了包括计算语音学、计算词汇学、计算语法学、计算语义学等分支学科在内的计算语言学（computationallinguistics）。其中“计算语音学”等名词，虽然计算语言学界没人提过，因为已经存在着“言语识别”、“言语合成”等计算机应用专业术语，但是从“语言工程学”到“计算语言学”的术语演变中，透露出“语言学立场”在这门交叉学科中的日益强化。虽然目前的计算机运算速度已经可以满足语言信息处理的技术要求，但是之所以“人—机对话”尚未实现，其“瓶颈”就在于现有的语言研究成果无法满足计算机处理的要求。归根结底，语言信息处理的最终目标就是“计算机模拟语言能力工程”或“语言能力移植计算机工程”。探索语言能力的性质和描写语言系统的结构，这些艰巨性工作还得由语言学家先来完成。语言信息处理或计算语言学务必以语言学为本而以计算机为用。语言学家必须具备“数字化”意识，了解计算机需要怎样的语言描写成果，然后才可能将研究目标对准语言工程。
迄今为止，正如许多发展中学科一样，“计算语言学”的定义尚无一致认定，归纳起来盖有四种观点（侯敏1999，p.2—p.6）：
第一种，计算语言学是以计算机为工具研究语言学。侯敏认为，任何一个学科在使用工具方面都是自由的，使用不同工具研究一个学科会带来不同特点，但不因为使用了新工具就产生了新学科。虽然并不排除新工具的使用没有导致新学科的产生，但同样不能否认工具的变革有可能带来学科体系的革命，以致于产生新的分支或交叉学科。现代自然科学之所以能够建立，无疑得益于望远镜和显微镜的应用，前者打开了人类认知的宏观世界之门，后者打开了人类认知的微观世界之门。望远镜和显微镜带来的不仅仅是“这一个工具”，而是人类认知方式的巨大变革，从而引起了天文学、生物学等自然科学的一系列革命，产生了一系列新学科。因此，问题在于如何使用新的工具或新认知方式。如果仅仅利用计算机做语言研究的统计工具，也许不会产生新的分支学科，但是利用计算机作为语音分析和合成的工具，则形成了计算语音学。
第二种，计算语言学是把语言学成果应用于计算机。侯敏认为，计算机的应用领域几乎没有限度，什么学科的成果都可以在计算机上应用，因此在计算机上应用语言学的研究成果不足以建立新学科。问题不在于在什么学科的成果能在计算机上应用，而在于在计算机上所应用的成果的性质。与其他学科研究对象的性质迥然不同，语言学科的研究对象——语言——是人类最重要的认知符号系统和知识载体，因此面向信息处理的语言成果应用于计算机足以建立新的学科。以往的语言学研究是面向人际交流，而计算语言学研究是面向人机交流，两者具有截然不同的性质。版权所有
第三种，计算语言学是研究语言中的可计算问题。侯敏认为，虽然利用可计算理论研究语言符号是建立了一个新学科，但是这种说法偏于保守，没有把计算语言学推进语言学发展的作用充分体现出来。问题在于面向信息处理的计算语言学研究，其显著特点就是语言的可计算性。“推进语言学发展的作用”这不是计算语言学的定义，强调“研究语言中的可计算问题”未必保守，反而突出了计算语言学的显著特点。
第四种，计算语言学是建立基于计算机科学理论的语言学理论。侯敏认为，把计算机科学的基本思想和方法引进语言学领域，不但可以产生许多应用性课题，而且能够促使研究者从新的角度观察语言学，建立与传统语言学不同的理论。因此计算语言学是一种基于计算机科学理论所建立的语言学理论。问题在于：一方面计算语言学需要理论但本质上不是一门理论科学，同时并非所有的计算语言学家都乐意或适合从事理论研究，另一方面计算语言学的应用性质决定了研究成果的技术性特征，而绝大多数人可能更适合于——实际上也更需要——语言信息处理的技术性研究。
第一种和第二种是欧洲流行的广义定义，主张计算语言学是计算机和语言学的交叉，第三种和第四种是盛行于美国的狭义定义，主张计算语言学是计算机科学和语言学的交叉。也就是说，前者仅仅把计算机当成语言学研究中的一种新工具应用，而后者强调计算机学科的要求和理论对语言学的影响。陈小荷（2001）认为，计算语言学就是以计算机为手段来研究自然语言，较严格的定义是“通过建立形式化的计算模型来处理自然语言的一门科学”。要建立形式化的计算模型来处理自然语言，首先要完成适合于计算机使用的自然语言系统的描写。这一面向“人—机对话”的机用语言系统，与以往面向“人—人对话”的日常语法系统不同。因此机用语言系统的描写应当纳入计算语言学的研究范围，即完成了“机用语言系统”以后，才能“建立形式化的计算模型”使计算机获得自然语言能力。综上所论，计算语言学可以定义为——利用计算机作为工具研究语言、研究机用自然语言系统、研究语言系统或语言能力的计算性，同时建构基于计算机应用、数学模型、认知科学等相关学科基础之上的语言理论的新学科。姑且图示如下：
工具性：利用计算机研究语言
计算语言学描写性：研究机用自然语言系统
技术性：研究语言系统的计算性
理论性：建构新的语言学理论
虽然计算语言学的关键任务是研究人机之间的语言交际问题，即“如何教计算机学会说话”。但是从本质上来说，研究语言系统或语言能力的可计算性和利用计算机工具来研究语言是相通的，只是前者探索的是适合于人－机对话的语言能力，而后者讨论的是适合于人－人对话的语言规则。
依据目前的语言研究成果和信息处理技术路线，计算语言学包括应用基础研究、应用研究和理论研究三个方面。（陈小荷2001）应用基础研究指语言处理的基本技术研究。现阶段的主要进展是：1．自动分词技术：这是计算机理解自然语言的第一步。目前汉语书面语自动分词的正确率达到95%以上。2．词语特征标注技术：现阶段的词语特征包括词性和义项，这是句法结构理解的基础。两种标注可采用相似的计算模型但后者要复杂得多，目前尚无大规模的实验结果报道。3．语句分析技术：句法结构和语义结构是自然语言理解的关键技术，目前分析真实文本句子的正确率仅在40%左右。4．语料库建设技术：语料库是为特定目的而收集的言语作品集，包括语料处理和检索。研究语句分析需要存放句法分析树的“树库”，但目前的汉语语料库加工程度较低，所建立的树库很少且规模不大。5．语言知识库建设技术：语言知识包括词汇知识、语法知识和语义知识等，事实性和规则性知识分别放在机读词典和规则库中。语句分析技术之所以不能取得突破，主要原因就是目前尚无适合于中文信息处理的大规模语言知识库。
应用研究指自然语言处理的应用工具的研制。现阶段的热点主要有：1．机器翻译工具：半个多世纪过去了，机器翻译的质量仍然令人失望。现在通行的是有限范围翻译和机器辅助翻译。2．自动文摘工具：微软公司的词处理器word有用于英语的文摘功能，哈工大研制的hit-863i型中文自动文摘系统可按用户设定的比例压缩原文。3．自动校对工具：现在存在的主要问题是误报率过高，并且深层错误难以发现。4．信息检索工具：有主题词检索、全文检索两种。前者需要预先有一个主题词表；后者任意字符串都可成为检索对象。另外从语料库中自动获取各种知识的“信息抽取”在线工具的研究刚刚兴起。5．言语识别和言语合成工具：言语识别（或语音识别）可分为词语识别（计算机口语命令）、有限词汇识别（电话订票）和无限词汇识别（将成段说话转为文字）。言语合成（或语音合成）指用计算机将书面语转换为口语即“文语转换”，存在的问题主要是断词不当且语调刻板，仿真度亟待提高。
然而，如果以为应用性特征明显的计算语言学仅仅是技术，则未免失之于偏颇。计算语言学有着相应的理论研究，大致包括人工智能理论（含计算模型理论。目前的人工智能研究，主要还是集中在人工体能、人工技能。在语言能力移植电脑过程未取得实质性进展以前，还谈不上真正的人工智能）和语言学理论两个方面。例如计算机如何或是否可以模拟人脑和语言能力，如何寻找合适的语言计算模型等，就是计算语言学家特别关心的理论问题。除此之外，还有对自然语言本质属性的重新认定、面向信息处理的机用语法学理论、语言系统与数学模型的关系、语言结构和数理逻辑的关系、语言符号的数字化可能性及其局限性、语言的异质性和受限性或语域理论、元语言理论和研究方法等一系列问题。总体而言，一方面，由于牵涉的学科太多，计算语言学的理论研究还相当薄弱，另一方面，与科技发展息息相关的计算语言学不容过多地沉醉于理论探索。计算语言学的强大发展动力植根于鲜明的应用性，必须通过实践推动理论探索。
三、语言系统的计算机模式化要求
从语言学家的立场出发，语言系统的计算机模式化要求，就是要了解计算机需要怎样的语言描写成果，传统语言学（此处指非面向语言信息处理的语言学）的研究是经验描写解释型，而计算语言学的研究是实验操作技术型，自然语言系统要能进行操作技术化处理，首先必须实现语言的计算机模式化。冯志伟（1999，p.215）认为自然语言处理一般应经过三个过程：1.形式化，将所研究的自然语言问题以一定的数学形式表示出来；2.算法化，把自然语言的数学形式转换为算法形式；3.程序化，根据自然语言的算法形式编写计算机程序。侯敏(1999，p.30)认为语言系统的形式化或计算机模式化必须满足三个要求：1.高度抽象化，即从语言现象中抽象出一般规则；2.元语言的形式化，即采取形式逻辑、数学公式、程序语言等形式语言作为元语言；3.运用过程的严密化，即运用过程必须具有数学与逻辑的严密性。
袁毓林(1993)认为形式语言至少具有三个特点：基本单元的明确性、基本运算和基本关系的明确性、运算优先级别的明确性，但是自然语言在这三方面皆不明确。具体而言，1.语法范畴的边界不明，例如语素、词和词组之间、词类之间的界限不明；2.结构关系难以定义，通常所说的结构关系，如主谓、动宾等往往很难明确界定；3.层次关系不外显，人们通常根据语感和语境等来识别结构层次。侯敏(1999，p.36—40)不赞同这种分析，针锋相对地提出：1.可以根据实际需要或应用目的来确立词项或划分词类；2.结构关系分析需要深入到语义平面；3.形式语法已经给出了体现层次的结构树，在分析歧义结构中可加入语义限制，至于有些连人都解决不了的层次歧义结构也不必要求计算机解决。侯敏的观点是“理论追求的是完美，工程追求的是适用”，避开理论困难而采取工程方法，可以建立一个语言分析的近似模型。
所谓“语法范畴的边界不明”，主要是因为这些“范畴”的设置从某种程度上肢解了语言事实；所谓“结构关系难以定义”，主要是因为这些“结构”难以反映语言的本质结构；而所谓“层次关系不外显”，恰恰是语言结构的特点之一。这些探索和争论，实际上反映了三个根本性的问题：1.汉语结构语法学中长期存在的一些困扰，不仅是套用西方语法学框架框范汉语事实所产生的龃龉，而且也是语形语法学自身无法克服的固有问题。几千年来的西方语形语法学研究之所以能够存在，就是因为人脑在发育过程中逐步自建构了与认知能力协同发展的语义结构网络，为语形语法规则提供了语义选择清单与路径。虽然这些语形语法规则在人际交流中可以使用，但是在语言能力的计算机移植中却顿时陷入困境，因为计算机不存在语义网络结构的自建构功能，缺少语义激活路径。根据语形语法规则，计算机造出来的符合自然语句标准的概率极低，多为与对象世界不存在一致性的随机词语串。2.计算语言学所要求的自然语言的形式化，是基于计算机运算模式的语言研究成果。移植进计算机的“定域受限语言系统”和自然语言系统并不完全相等，严格说来，只是一种接近自然语言的计算机模式化符号系统。3.计算语言学的理论和方法，必须建立在语言的本质共性语义性和和计算机数字化运算模式的基础之上。如果对人类语言的认知语义性没有足够的认识，依然安居于语形语法窠臼而迟迟未能建构语义结构网络，语言信息处理的目标则不可能实现。
中国信息科学界有一种看法，计算机对于形态结构的印欧语言处理具有良好的支撑能力，而对中文信息处理则不然（陈力为2000）。之所以计算机对印欧语文信息处理具有良好的支撑能力，是因为印欧语文结构类型便于建立计算机处理模型。从历史上来看，谷登堡印刷术和打字机键盘都是基于字母的简约性而发明的。一方面，字母系统的符号简约性便于进行数据化处理，汉字符号的繁复性难以进行数据化处理；另一方面，印欧语的形态变化为形式化提供了识别标志，而汉语的孤立结构却没有明显的标志。依据现在的计算机处理模型，汉字的繁复性和汉语的非形态性必然导致中文信息处理中存在一些特殊问题：1.中文信息处理的第一个“瓶颈”。汉语的常用汉字数量繁多，汉字需要解决键盘输入、内部代码、汉字识别和显示、程序语言的数据类型、数据库的排序和检索等一系列问题。2.中文信息处理的第二个“瓶颈”。印欧书面语采取词分写形式，而汉语书面语采取单字连写形式。由于采用西方词法学框架，因此必须研制自动分词技术。假定考虑以“字”和“字义块”等作为汉语的结构单位，自动分词技术将相应改为“字义块”切分技术。3.印欧语的同音词较少，而汉语的同音字较多，同义词和量词也十分丰富，这些都给中文信息处理带来必须解决的难题。4.印欧语可以借助实词的形态变化即在词法层面上进行处理，汉语只有在句法和语义层面上进行处理，需要把语序和虚字的语法信息归纳出来再让计算机掌握。5.印欧语的句子结构是以动词性词语为核心的“主—谓”结构，而汉语的句子结构是以体词性词语为核心的“话题—说明”结构。印欧语的句子结构划一而句界分明，汉语的句子结构多样、成分缺省并且前后句义缠绵。
如果说语言系统是一座“冰山”，那么以上这些语言信息处理中遇到的难题还都是语言系统浮在海水上面的那一小部分，真正的障碍是隐没在海水下面的那一大部分。无论哪一种结构类型的自然语言系统的计算机模拟，包括形态语言，迟早会无可避免地碰撞上坚硬实在而又难以捉摸的“语义结构”。语言研究需要敢于在冰海下持续探索“语义结构”的潜水员。从自然语言系统来说，要让计算机理解语言通常认为必须使电脑能够解决三个问题：1．消除自然语言的一词多义；2．揭示自然语言的潜在意义；3．掌握自然语言的联想推理。这些问题都离不开语义分析，而语义分析技术尚处于探索阶段。（侯敏1999，p.247）对于第一个问题，一词多义可给出不同义项的清单。对于第二个问题，给出每一义项的显性和潜性语义特征清单。对于第三个问题，给出义项或义场之间的语义关联模式。由此可见，必须在以往的经验语感法和先验演绎法基础上，引进实验归纳法和结构优化法，消除语义“泥潭”情结，潜心于冰海中的语义“冰山”，才能逐步建构造语义结构网络。
就世界各种语言来说，语言的计算机理解的深层次难点可能还在于：1．至今尚未揭示出人类理解语言的机制，计算机只能局部模拟自然语言理解的某些简单过程；2．至今尚未完成人类理解语言所凭借的知识系统，建立人类进行语言表达的完整理论，计算机尚无从掌握人类语言的知识系统以及语言表达机制；3．至今尚未对人类语言所兼具的规则性和离散性、精确性和模糊性做出定量和定性的系统分析，计算机尚无从掌握语言系统的复杂性和语言使用的随机性。(傅永和1999，p.238—239)既然语言的理解和表达是一个以知识系统为基础的综合，因此语言系统的计算机模拟必须进行跨学科的研究，特别需要语言学、计算机科学、数学和认知科学以及百科知识学者的合作。与侧重于面对自然人语言学习的语形语法学不同，如果面向语言信息处理，那么就需要以计算机智能模式来重新确定语言学的理论基础、研究重点和研究方法。
面向自然语言处理的计算语言学理论基础，目前主要有基于语言规则性的理性主义理论（即先验主义）和基于语言随机性的经验主义理论。依据理性主义的语言学理论主要有：短语结构语法（psg）、扩充转移网络（atn）、配价语法（vg）、格语法（cg）、范畴语法（cg）、概念从属理论（cd）、多叉多标记树形图分析法（mmt）、词汇功能语法（lfg）和蒙塔古语法（mg）等。这些理论和方法，因为从“理性”出发，因此不可能反映以感受性为基础的自然语言的真实面貌，其缺失已经日益明显。为了克服理性主义理论的不足，采取经验主义理论处理大规模真实文本的语料库语言学应运而生。在收集语言资源或建立语料库的基础上，运用统计方法进行语言信息处理，语言交际过程的随机性由此得到关注。面对传统语形语法学对自然语言过程的不相适应和语义研究的复杂性，甚至有人尝试撇开语言学家的语言研究，以借助语料库逐步实现自然语言系统模拟。虽然借助语料库可以解决语言信息处理的一些问题，但是仅仅依赖语料库实现自然语言系统模拟注定此路不通。因为自然语言不是一个语料仓库，而是一个语义和语形复合性结构系统。无论是理性主义还是经验主义，都必须意识到：语言信息处理中所处理的是定域受限语言。这一研究的理论基础既不应是纯粹基于语言规则性的理性主义，也不应是完全依赖语言随机性的经验主义，而应是突出语言受限性的实验主义。世界语言学的发展经历了从经验科学到先验科学的漫长过程，计算机的发明必将促使当代语言学成为一门实验科学。强调计算语言学的实验主义，并非一概否定理性主义和经验主义，而是要在实验主义的基础上运用理性和经验的理论方法。
自然语言处理的语言理论，目前主要有基于语形的语言理解系统和基于语义的语言理解系统。前者是以语形语法研究的成果为出发点，从句法形式入手；后者是以语义研究的成果为出发点，从语义关系入手。两种理解系统在文本输入、预处理和自动分词等早期环节上基本相同，不同的是基于语形的理解系统先进行词法和句法分析，后进行语义和语用分析，基于语义的理解系统先进行语义分析和语义结构生成，后进行目标语的形式组合。生成语义学认为句子的句法特点取决于语义，语义部分才具有生成能力。认知语义学把意义看作一个植根于知识网络和信仰系统中的认知结构，理解一个语言形式的意义必须激发相关认知领域中的其他认知结构。既然语形结构只是语义结构的表层投影，既然基于语义的理解系统才符合语言的生成机制，既然语义处理才是语言信息处理的关键，那么只有基于语义的理解系统才能满足计算机对自然语言的理解和生成。
李葆嘉：论语言科学与语言技术（下）
四、人脑语言和电脑语言的性质异同
根据与“人脑语言学”的对应关系，计算语言学也可以称之为“电脑语言学”。从人脑角度出发，电脑语言学的研究是将人脑语言系统移植电脑工具的电子工程；从电脑角度出发，电脑语言学是电脑程序模拟人脑语言能力的仿生工程。
不管是系统移植还是能力仿生，首先必须认识到人脑和电脑的异同。1.构造机制的不同：人脑是生物神经系统，具有生物认知机制，而电脑是电子计算系统，具有电子运算程序。2.伴随情感的有无：人脑具有驱动感觉、思维和表达进行的情感性，而电脑只具有执行程序运算的机械性。3.经验基础的有无：人脑具有以感受性为特征的经验基础以及知识系统，而电脑即使配备了一定的知识背景，也不可能具有人脑一样的认知经验基础。4.认知理性的异同：人脑的感受和认知可以区别为非语言层次和语言符号层次，非语言层次包括直觉和感觉，语言符号层次包括知觉（游移性印象）、象觉（清晰性意象）和统觉（逻辑性抽象）。电脑的认知理性只能够定位于语言符号的象觉和统觉层次，难以具备丰富的认知层级系统。5.交流对象的异同：人脑的交流对象分别为对象世界和人际关系之间，具有交流的二重性；而电脑的交流对象只有执行程序的人或“人—机对话”的一重性，所谓“机—机对话”的实质仍然是“人—机对话”的连网，互联网交流仍然是执行者之间的交流。由于计算机永远不可能直接认知人所面对的对象世界，必须以人类的认知为中介，因此计算机永远不可能超越人类的智慧，计算机统治人类世界永远是一种不必要的担忧。
其次，必须认识人脑语言系统和电脑语言系统的差别。人脑语法或自然语言法则是在历史上逐步形成的，具有随机性、规约性、类推性和耗散性特点；而电脑语法或机用语言法则只是自然语法的再抽象化和再规范化，具有受限性、是否性、程序性和封闭性的特点。即使将来研究出适合于语言信息处理的机用语法，也不等同于自然语法。电脑所能获得的语言能力，只是自然语言的一部分或有限语言能力。因此，移植进电脑的语言系统必须进行界定：1.定域化语言：因为人脑语言是一个可以分为不同语域的复合性层级系统，所以必须首先确定电脑语言与人脑语言的对应层级，最佳选择就是规范性的日常语域。2.受限化语言：只能采取有限网络模式，才能将自然语言裁剪成适合计算机运算模式的机用语言。3.形式化语言：必须将定域受限语言的语义结构和语形规则分别形式化。4.算法化语言：借助一定的数学模型，将形式化语义和语形系统数字化。5.编程化语言：依据一定的程序语言，将数字化语义和语形系统编程化。
语言信息处理的目标，就是在受限性语言层面上逐步实现人—机对话。归根结底，自然语法≠电脑语法，电脑语言系统是通过建立形式化的计算模型进行处理的定域自然语言系统。电脑的运算速度可以远远超过人脑的思维速度，但是电脑不可能具备人的能动性认知行为。语形语法学面对是人—人对话，人们在语言习得过程中不知不觉地形成了建立在认知能力之上的语义结构网络，为语形语法规则提供了一份语义可选性清单。语言信息处理面对的是人—机对话，而语言“白板”的计算机并不具备这份语义可选性清单。语形语法规则，在教计算机如何说话的过程中顿时陷入困境。几千年来的西方语法学之所以能够延续下来，全赖人们具有基于认知能力的语义结构网络的自建构功能。反之，正是这一语义结构网络的存在，致使以往的语言学家误以为语形语法就是语法的全部或主要，而将语义结构法则长期放逐出语法学领域。
自然语言系统的计算机处理对西方具有两千多年传统的语形语法学提出了根本性的挑战，也为东西方语言学的合流带来了新的契机。回顾20世纪东西方语言学合流的历程，之所以出现西方语法学框架和汉语事实的错位，是因为合流基点的选择陷入误区。西语具有丰富的语形结构（这里指形态变化）而汉语基本没有（汉语主要依靠语序、虚词、韵律和语气，另外对语境或语用具有极大依赖性）。选择建立在形态变化基础上的西方语法学框架作为合流的基点，必然导致这一过程的曲折。反思的结果显示，东西方语言学合流的基点应当是建立在人类语言所共有的语义结构基础上的语义语法学理论。随着对语言能力研究的进一步深入和语言信息处理对传统语言学的挑战，传统语义研究在新的形势下得以复活。随着世界语言学从20世纪60年代以来出现了从语形研究向语义研究的转移，东西方语言学研究的合流将在新的基点上逐步实现。
五、面向语言系统模拟的语义语法学
尽管乔姆斯基理论认识到语言形式化的重要性，但生成语义学才是语言研究本体的转向。虽然配价语法和格语法的引进和对汉语语法意合性的认定，促使语义句法研究成为当代中国语法学界的热点，但迄今为止，中文信息处理应用系统自觉而全面地运用语义研究成果的鲜见。这一现状的表象似乎是语义研究成果不多，其根源却在于没有彻底认识到——必须从人类（不限于印欧族群）普通（不限于欧洲唯理主义）语法（不限于形态语言）的高度，来解决语言理论和研究方法的创新。无论是语言信息处理，还是语言机制揭示，汉语研究都需要既能反映汉语个性又植根于人类语言共性的原创理论。
人类的认知表现为对象世界的符号化（认知对象的符号化形成语义单元）、范畴化（语义单元的范畴化形成语义类别）和关联化（语义类别的关联化形成语义结构）。西方语言中的词法范畴原型是先民通过语音形式所表现出来的认知范畴或语义类别。语言的形态标记性、单位分布性和结构层次性都是语义类别关联化在表达层面的投影或者制约。一方面，随着人们认知的发展，反映原始认知足迹的形态范畴（如原始生物观的“性”、原始计算法的“数”）的价值日益消解；另一方面，随着语言系统的演化，表现原始认知足迹的语法手段又不可避免地合并、弱化和丧失。语序、功能词等手段的补偿，导致语言结构类型从综合型向分析型方向嬗变。这一过程证明，原始词法范畴在句法结构中并不具有充分必要性。一种语言可以没有词法形态变化，但不可能没有语义结构规则。不同的自然语言之间之所以可能互译，其基础就是存在可互通性语义，尽管结构类型迥然不同。（李葆嘉2001）
由此可见，人类语言的本质属性是语义性，其他属性都是语义性的派生。人类语言的共性可以概括为：在人类感知对象世界的过程中，神经机制依据象似性模式促使对象世界语符化，音义一体化的语符具有实体性和范畴性，由此组成的语义结构具有语境性和关联性，语义结构的语境性表现为语用、语义结构的关联性投影为语形，而语义结构模式具有生成性。图示如下：
神经机制语义实体语境-语用性
象似性认知过程语符语义结构生成性
对象世界语音范畴关联-语形性
在自然语言能力移植工程中，计算机需要的是具有语言本质共性的语义结构网络，由此有必要首先建构语义语法学。所谓“语义语法学”不是“语义＋语法的学”，而是以语义为研究对象的语法学。把语义结构的表层投影——语形作为语法研究的纯正对象，有悖于语言结构的真实本体。乔姆斯基试图在语形结构进行数理化描写的基础上，建构反映语言能力的生成语法体系势必捉襟见肘。这一初始思路必然导致“抛开语义——深层语义——语义解释——逻辑表达——逻辑式”这样的“不断革命”。虽然乔姆斯基强调语言研究的目的在于揭示语言天赋，但依据其理论思路：普遍语法（研究对象）——语言能力（哲学基础）——自然主义（学科性质）——数学方法（方法借鉴）——符号描写（形式载体）——形式语法（研究成果），显然缺少人类天赋中最关键的认知性语义能力这一环节。完全排斥语义的经典理论阶段，其句法结构规则必然导致生成出一批语言事实中并不存在的语符串。即使在不得不引进语义解释的标准理论阶段，也没有放弃把形式结构作为句法生成的基础规则。然而，任何脱离语义的语法形式化注定流产，不可能达到揭示语言生成机制或普遍语法的目标。
如果说语义语法学的语言观强调人类语言的本质共性是语义性，那么语义语法学的语法观则突出语义结构是语法的主要研究对象。在欧洲传统语文学中，“语法”主要指基于形态变化的词法和句法规则。在历史比较语言学时代，“语法”包括语音法则，因此才有“青年语法学派”之称。20世纪的结构主义和描写主义促使“语法”研究的对象日益窄化。依据语言是音义符号系统这一论断，所谓“语法”即语言结构之法，当包括语音结构法和语义结构法。在语言系统的第一次划分中没有通常所说的“语法”即语形结构法的位置。语形结构是语义结构的表层投射或制约，语形结构法依附于语义结构法。语言系统的音义二分以及相关研究学科，图示如下：
语音分析（生理语音学、物理语音学）
自然语音解析
语言（语音学）语音结构（音位系统学、语流节律学）
符号语形结构（语形语法学）
系统语义投影聚合性义场（词类）
（语义学）语义结构（语义语法学）
组合性义场（句模）
以往的“语音、词汇、语法”三分法，迷糊了研究者的视线。虽然语形语法研究在语言交际和语言教学中具有一定或者相当用途，但是从研究角度而言，却避开了关键的语义结构法则。
人类认知的本质是对世界图式的语义符号化，人所认识的世界就是存在于语言符号系统中的世界。语义结构网络表现为“实体范畴化”（聚合性义场）和“关系模式化”（组合性义场）的相互交错。广义语义不仅包括实体范畴化的词汇语义和关系模式化的结构语义，而且包括语境范畴化的语用语义。语法的真实本体或语法研究的切实对象应当是语义范畴及其关联模式。结构语法和生成语言的不同之处，在于前者强调“语言系统”，而后者强调“语言能力”，但其共通之处却在于皆以语义结构的虚象——语形作为研究实相，始终游离于语法真实本体之外。依据语形语法学的有限范畴和简略框架（词类划分、语形成分、短语结构、句子成分等），既难以深入分析句法结构，更不可能有效驾驭语言结构的生成机制。从表达来说，语义编码是一切语言编码的基础，要揭示语言的奥秘必须从语义入手。语形型语言（并非只有语形，而是语形隐含或遮蔽了语义语法）和语义型语言（并非没有语法，而是没有形态变化语法）的研究基础，都应是语符的语义性。语义语法学的语法观突出语义结构，表面上突出汉语的个性特征，实质上受制于人类语言的本质共性。关于语形型语言和语义型语言的大致异同，图示如下：
语形型语言：形态手段
语义范畴——语义网络（知识世界）——元语言（日常认知）
语义型语言：非形态手段版权所有
人类的语言符号系统，本质上是一个意义隐喻系统。作为人类认知基本能力的隐喻，其更深层次是源于动物性感受的模仿（基于事物的相似性）与借代（基于事物的相关性）这两种认知能力。关于语言符号系统的形成大致流程，图示如下：
神经机制情绪模式
认知机制具体感受元语言（日常认知）——语义网络（知识世界）
对象世界经验框架
西方语法学源于古希腊的“语言·哲学·逻辑”混沌母体，西方哲人的逻辑研究基于思辩性语言活动。因为逻辑的基本单位是概念和命题，因此人们往往把注重语义的语法研究混同于逻辑的研究。汉语实词的义类划分不是根据逻辑意义，而是借助日常语义；汉语句读之间的语法关系不是根据逻辑关系，而是遵循事理关系。虽然逻辑规则是语法规则的部分再抽象化，但泛逻辑主义却致使人们误以为语法规则都可以逻辑化。自然语言首先具有本能传情性和日常认知性，语言结构法则主要依据广泛存在于日常生活中的事理关系。这一事理关系包括：时序先后性、空间位置性、主观因果性、主观目的性和评估好恶性等等。不是日常语法以思辩逻辑为基础，而是思辩逻辑以日常语法为基础。同样，虽然可以借用数理符号转写具有算法性的语言结构法则，但不可把语言法则混同于数理逻辑规则。
语义语法学的技术路线，是从建构现代汉语元语言系统到建构现代汉语语义网络。虽然自然语言信息处理依赖于语义结构的形式化，但是一些语言学家往往视语义研究成果为“非语法”，并且对其形式化的可能性持怀疑态度。一方面语义单元不具备语形变化的显著标记，而包含较多的意会性；另一方面语义单元并非没有范畴标准，也具有感受或认知的一致性。所谓语义的客观性和主观性就是语义的集体认同性和个人联想性，其本质是个体使用的“素单位”和集体认同的“位单位”之间的矛盾。语义语法学的研究对象首先是具有集体认同性的“义位”（标准体），然后才有可能是仅具个人使用性的“义素”（义位变体）。尽管语义单元或语元数量众多，语义结构关系复杂，但它们以潜在的元语言系统为基础。语义结构网络由语元实体和语义关系组成。同类语元之间具有聚合性语义关系，异类语元之间具有组合性语义关系。换而言之，每一语元都具有两种互相制约着的语义关系，一是同一义场内的各个“义位”之间的“义征”（语义特征）异同，一是不同义场的“义位”之间的“义联”（语义关联）异同。由此，可以依据义征和义联的异同而建立聚合性义位系统和组合性义联系统，在两者基础上在编织语义结构网络。句法结构的形式化应当是语义结构的形式化，而语义结构的形式化就是义场关联模式。
现代汉语语义语法的基础研究是建立“现代汉语元语言系统”，这一研究可比喻为“语言基因图谱分析工程”。其研究思路是：首先归纳出现代汉语词典中用于释义的最低限量词汇，以建构释义元语言系统；其次依据日常语言交际和语言教学中的用词，参照释义元语言以建立词汇元语言系统；再次抽象出义征范畴以建立析义元语言系统，完成语义标记集。在以上成果基础上，一方面可以结合认知心理学和神经语言学的成果进一步研究认知元语言系统，另一方面可以依据语言信息处理的要求，建立机用元语言系统。（李葆嘉等2002）
在现代汉语元语言系统这一基础性工作完成以后，才可以逐步建构现代汉语语义结构网络。研究程序和主要方法大致如下：1.义征对比法。依据有限网络模型，借助析义元语言系统对义元进行形式化描写即标注义征。给出义元在义场内的语义特征，其目标是建构聚合性义场。2.义联配比法。依据有限网络模式，对语义符号的配比关系进行形式化描写即标注义联，在分析和描写过程中归纳出关联性元语言系统和语义结构关联框架。语义句法的本质是相关义场之间的配比，因此义联标记体现着义场配比。给出义场之间的语义选择或语义制约规则，其目标是建立组合性义场。3.语形标记法。汉语具有词序、虚词和韵律等形式手段。韵律手段属于语音句法，可姑且不论。汉语的语形大致可以概括为两种：附着在词或词组上的词语级语形是完构成分；附着在句干上的句子级语形是完句成分。在进行汉语语形范畴化研究的同时，寻找语义关联和语形成分之间的对应性，然后对语形系统进行层级性形式化描写。4.合成建构法。在义征、义联和语形研究成果的基础上，通过相关标记的合成以建构语义结构句模系统。
“语言能力移植工程”的语言学部分主要是语义结构网络研究。通过建立形式化的计算模型，可以将语义结构网络进一步形式化、算法化和程序化。语义语法系统研究的每一结果，都可以也应当用计算机操作作为验证。以往的语法学研究，除了执著于语形研究以外，还有一个根本性的缺憾，就是不具备自然科学研究中的实验手段，因此难免经验性、臆断性和游移性等。采取计算机作为研究和验证手段，从而使语法研究具有鲜明的技术性和可证伪性。人们常说，只有学会一门外语，人们才真正了解自己的母语。与此同理，只有计算机掌握了自然语言，人类才深入揭示出自然语言的奥秘。换而言之，根据语言学习对象的不同，可能存在三种教学语法：一种是母语教学语法（着重于语形语法，因为人类对语义结构网络和语言知识库具有自建构能力），一种是对外语言教学语法（需要在语形语法的基础上增加与语言理解相关的社会文化知识，因为不同语言的语义结构网络具有不同的文化性），一种是计算机模拟语言能力的语法（需要语义语法和语言知识库，因为计算机不具备语义结构网络自建构能力以及与语言理解相关的知识系统的自学习能力）。也只有揭示出语义结构网络，语法学研究才能够在语形语法研究的基础上取得全面突破，语法形式、语形语法意义和语义语法意义，才能够全面贯通。
尽管语义研究及其形式化相当困难，但是在语义语法学理论的指导下，根据定域（语言定域）、定量（词语定量）、定性（义元定性）、定式（义联定式）的“四定”原则逐层实施，自然语言的理解与生成有可能在单句模式系统中首先实现。只要对语言本质的探索和人脑语言移植电脑的目标不变，就必须穿越语义研究的沼泽地。如果说20世纪是语形语法学的世纪，那么可以预言21世纪将是语义语法学的世纪。
六、语言科技复合型人才的培养
自然语言的计算机理解和生成已经成为国际语言学研究的聚焦，语言信息处理的技术水平已经成为当前衡量一个国家现代化水平的重要标志之一，尽快培养兼通语言学、计算机科学、数学和认知科学的复合型人才迫在眉睫。据《美国计算语言学杂志》1986年统计，全球设置计算语言学博士学位的大学已有105所，其中美国63所。在英国曼彻斯特大学已有计算语言学的学士和硕士专业。（侯敏1999，p.27）
中国的机器翻译在20世纪50年代启动，但由于反复不断的政治动乱停滞了近20年。1981年，成立了中文信息学会。1987年，隶属于中文信息学会的计算语言学专业委员会成立。通过计算机专家和语言学家的努力，已经取得语言信息处理的一系列成果。但迄今为止，中国大陆计算语言学方向的研究生的培养，或附属在汉语言文字学、语言学及应用语言学学位点，或附属在计算机应用等学位点，专门性的本科专业迄今尚无设置。根据目前中国高等教育学科体系，一方面，语言学和计算机科学分属不同专业，兼通语言学和计算机科学人才的培养如隔重山；另一方面，“中国语言文学”学科中，作为学术或准科学的“语言学”在前而作为艺术或教化工具的“文学”为重，两者始终捏而不合。
伴随着科技、经济的飞速发展和系统论、控制论、信息论等的出现，人类社会早已开始了从工业时代向信息时代的过渡。目前，电影、电视已经普及，电子计算机和互联网已在全球逐步渗透，孕育着巨大潜力和动力的信息时代已经降临。信息时代的特征之一，就是人类与计算机之间要进行各种信息的传递和交换。因此，电影电视文化语言学和计算机科学的结合是历史发展的必然趋势。
林杏光先生1937年生于广东省兴宁市。曾任全国政协委员，北京市海淀区政协副主席，中国人民大学教授、校学术委员、校务委员。他眼光敏锐，早在十多年前就前瞻性地对现代汉语研究和中文信息处理的结合研究做了很多具体的工作，经过深思与总结，遂成专著《词汇语义和计算语言学》(语文出版社，1999年5月第1版)。
该书按照从虚到实，从整体到局部，从小到大的逻辑思路安排内容，条分缕析，以词汇、语义和计算语言学为重点，主要讲述了作者自己的研究时间和体会，同时也讲述了跟词汇、语义研究有关的新理论和新方法，特别是计算语言学最基本的知识以及跟计算语言学密切相关的语法领域的一些新理论和新方法，顺应信息时代的要求，呼吁为抢占信息时代的制高点而进行语言研究，处处显示了语言学家的高度责任感。
下面，我们根据对其理论体系脉络框架的个人理解，以《词汇语义和计算语言学》第一、九章为着眼点，谈谈我们的一些看法。
二、内容要览
《词汇语义和计算语言学》是一个逻辑思路清晰的体系，内容也十分丰富，但为篇幅所制约，我们只能择其要而概括如下：
1．电影文化和其他文化语言倡导人、机两用，为计算机研究语言
林杏光先生清楚地看到了时代的特点，认为在信息时代，语言研究应该注意人、机两用，也就是选择研究课题时，既要考虑人际交流的需要，也要考虑人机对话的需要。
八十年代末期，林杏光先生就顺应计算机界的呼声，着手进行为计算机处理语言的需要选择课题，不断向计算机处理语言的需要靠拢，以迎接信息革命的重大挑战。后来林杏光先生在《为计算机研究语言》(《汉语学习》，2001年第3期)等论文中又多次倡导了该论点，呼吁语言学界和计算机界的专家采取有力措施，打一场独领的跨越式大仗，抢占信息时代高级阶段的知识处理制高点。可以概括地说，注意人机两用，为计算机研究语言是适应对外汉语教学这一广阔市场的需要；也是时代赋予语言研究工作者的新的历史使命。同时，从计算机研究课题中所存在的大量语言问题来看，我们今天的语言研究工作也应当充分注意人机交际的需要问题。
2．研究方法和研究态度
林杏光先生很重视方法的总结和提取，提出了一系列方法：要查阅《中国语言学论文索引》：要查阅《词汇学论文索引》；要了解词汇语义的研究现状：研究词汇和语义，不但要了解本领域的论文和专著目录以及研究现状，而且还要了解我国语言学界的状况。另外，也要注视世界语言学发展的新潮流，等等。他坚持一条原则：“不能只讲结论，还应讲得来的过程。”坚持“谁的就是谁的”的做学问的态度。他认为“谁的就是谁的”是一种学美德，而且一直认为“学问与品格共存”。从专著的字里行间，乃至每一个标点符号，都能看出林杏光先生的严谨与认真。
3．电影以及其他计算词汇学的产生与实践
计算词汇学产生于20世纪80年代，随着自然语言理解的发展，需要大型词典和有科学标注的语科库来支撑，因此词汇便显得特别重要。另外，很多语法理论都强调词汇的重要，主张减少语法规则，把许多信息放到词汇上去描写。面对这种情况，再不进行计算词汇学的研究就会影响自然语言理解的发展，于是产生了计算词汇学。它的一个重要实践就是在学科的领域开展了一系列重要的活动。在美国、日本、西欧、德国等都进行了实践，开展大型机器词典的研制，出现了一系列计算词汇学的研究工程。在信息时代，不但需要人用词典，而且需要机器词典。林杏光先生参与、领导的中国人民大学和清华大学联合研究小组以《动词大词典》、《现代动词大词典》为基础，研制了《现代汉语述语动词机器词典》，可以服务于信息技术、学术研究、语文教育等方面。
4．电影以及其他义类和三个义类系统
义类是林杏光先生多年来研究工作的重点，也取得了丰硕的成果。从字面上看，义类就是语义分类。现代语义学关于语义分类的术语很多，其中之一就是将语义划分为词汇意义、语法意义和修辞意义。林杏光先生所讲的义类不是这种语义类别，而是有一种特定含义的语义类别。词义在词汇中呈现出种种复杂的关系，这种复杂的关系可以从不同的角度进行考察。就词与词之间的关系来考察词义，有同义关系、近义关系、反义关系、相关关系等。把意义相同、相近以及相关的词语汇集在一起，即成为一种类别，这种类别就是林杏光先生所研究的义类。他花费了十多年的时间，把所得研究成果编著成了三部书：《简明汉语义类词典》、《四字语分类写作词典》和《汉语多用词典》，并建立了三个义类系统：(1)是《简明汉语义类词典》的分类系统。整个系统分成18大类，1730小类。每一个大类内部的小类排列按一定的逻辑顺序，小类或小组内部条目与类名或组名较亲近的在前，较疏远的靠后。18个大类包括：人物，品德，智能，情感，感觉，仪容，处境，交往，争斗，语言，信息，物质，运动，时间，空间，数量，程度，性质。这18大类具有内在的逻辑联系。(2)是《四字语分类写作词典》的分类系统。他选取10000余条四字语，从写作的角度建立了一个四字语的分类系统。共五大类：表达、写人、写物、写时间、写数量。每一个大类再分若干小类，共1200小类。(3)是《汉语多用词典》的分类系统。可以说，这是一个比较完备的汉语词义分类系统。世界分为自然世界和人工世界。自然世界再分为9类：物质、存在、运动、变化、时间、空间、数量、性质、关联。人工世界分为个体和社会。自然世界的第二层分为9类，人工世界的第四层分为29类，共38类，这是义类的纲。每一个纲又分若干目，每一个目又分若干细目，整个系统共有3500个细目。林杏光先生在书中还介绍了鉴别词义分类系统的原则、鉴别义类系统优劣的标准，词义分类研究的历史和现状，义类研究成果的用途，等等，具有很大的概括性，也很有启发意义，对电影文化语言和其他语言的运用，产生深刻影响，是林杏光先生学术成就的一个重要方面。
三、特点评议
从电影文化语言以及社会语言的角度看，《词汇语义和计算语言学》一书有下面几个方面的特点：
1．严密的逻辑性。本书严格按照从虚到实，从整体到局部，从小到大的逻辑思路，采取层层推进的方式去行文。即写出了研究任 务、研究方法、研究态度，也讲到了具体问题：即写了词汇，也讲了词汇语义：即写了语义构成，也讲了语义聚合、组合等等。
2．完备的系统性。以格关系为例。格系统是一棵树，经历了由18个格到22个格的完备过程。第一个层次是角色和情景，第二个层次是围绕着述语动词的七要素(如主体、客体、领体等)，第三个层次是七要素的进一步的分类，共有22格(如施事、领事、系事等)。另外，最低层次是“格标类”(施事之下分“被”类、“由”类、“φ”类等)。
3．鲜明的创新性。以格关系为例。林杏光先生等人的研究促使格关系的研究取得了三方面的进展：把格关系描写成有层级的一棵树；采取层层控制和层层推进的划分格的方法：从理论探讨落实到语言工程。还提出，句子在句法、语义、语用三个层面上分别有各自的成分的观点，即，如果说主、谓、宾、定、状、补是句子的句法成分，那么它也应有句子的语义成分和语用成分，等。另外，林杏光先生在课堂教学的方法上也有创新，他曾多次指出“不能只讲结论，还应讲得来的过程”，充分发挥学生的自主性。
4．强大的融合性。该书是林杏光先生十余年心血的结晶，也是十余年工作、生活和学习的外化。他在研究格关系时，广泛搜集国内外资料，兼收并蓄，取其精华，旁征博引。他的研究工作是在前人时贤成果的基础上进行的，可以说融合了海内外诸家之大成，也运用了交叉学科的方法，把语言学、心理学、逻辑学、计算机科学融为一体。另外，也融合了他多年的教学经验和编纂义类词典、搭配词典、动词格关系词典、述语动词机器词典等的心得和体会。
5．平白的深奥性。此句乍看很模糊，但事实确是如此。林杏光先生用平白易懂的话语讲述深奥博大的理论。正如胡明扬先生在序中所说：“因为大部分有关的理论和知识都是作者在工作中经过消化了的，所以写得简明扼要，明白易懂。”林杏光先生用平白的语言介绍了国外有关领域的最新动态，概述了国内外有关领域研究的历史和现状，以及本人对格语法的落实、改进等。林杏光先生也常用精辟的概括来形容人情世态和学问所得。如“我希望你做一个碗，不做一个盘子”，“语言就象一个调皮的孩子”，都在朴素中透露着深奥的道理。
6．敏锐的敏感性。林杏光先生有敏锐的眼光和判断力，当听到人工智能专家说“语言学不能只研究语法形式，还应研究语义的组合”时，竟怦然心动。于是为了适应计算机处理语言的需要，下决心研究词语搭配，终于编著成引起计算机专家注意的系列搭配词典。林杏光先生在寻求新的技术路线的时候，偶遇研究HNC(概念层次网络)的黄曾阳先生，于是便集中精力投入到HNC理论产业化的研究之中。书中各章节也随处彰显了林杏光先生敏感的观察力。
当然，本书也不是十全十美，也有一些方面的研究有待进一步加强，比如：
情态的研究还要加强：槽关系的研究还要加强；格关系完备性的研究还要加强：义类系统完备性的研究还要加强：语言研究和计算机、数学、逻辑的结合研究还要加强；形式取向和功能取向，国内的研究和海外的研究，理论兴趣和应用目标等相结合的研究还要加强；等等。
四、结语
