text: 法国数学家J.Hadamard（阿达玛）曾经说过：“语言学是数学和人文科学之间的桥梁。”Hadamard不愧是一位具有远独特创见的学者，他用自己的慧眼，早就清楚地看出语言学在人文科学中是最容易与数学建立联系的学科。
  然而，在人类的科学发展历史上，学者们是经过了相当漫长的过程，才逐渐认识到语言学和数学之间的这种亲密关系的。
  传统语言学的目的在于规定正确的读和写的种种规则，这样的语言学有点像法律。历史语言学用谱系树的方法来表示不同语言之间的亲属关系，这样的语言学一如生物学。结构语言学着力于研究语言的结构，力图找出语言中各个要素之间的结构关系，这样的语言学则酷似化学。那么，语言学和数学究竟有什么关系呢？
  语言学和数学都是有相当长历史的古老学科。语言学历来被看作典型的人文科学，数学则被许多人看成最重要的自然科学。在学校的教育中，语文和数学被认为是两门最基础的学科，成为任何一个受教育者的必修课。它们似乎成了学校教育的两个极点：一个极点是作为文科代表者的语文，一个极点是作为理科代表者的数学。在一般人看来，语文和数学似乎是两门风马牛不相及的学科，很少有人想到，这两门表面上如此不同的学科之间竟然还存在着深刻的内在联系。
  可是，一些有远见卓识的学者却慧眼独具，敏锐地看出了语言和数学之间的联系。
  早在19世纪中叶，就有人提出过用数学来研究语言现象的想法。例如，1847年，俄国数学家В．Я．Вуляковский（Buljakovski，布里亚柯夫斯基）认为可以用概率论来进行语法、词源及语言历史比较的研究。1894年，瑞士语言学家DeSaussure（索绪尔）指出，“在基本性质方面，语言中的量和量之间的关系可以用数学公式有规律地表达出来”，后来，他在其名着《普通语言学教程》（1916年）中又指出，语言学好比一个几何系统，“它可以归结为一些待证的定理”。1904年，波兰语言学家BaudouindeCourtenay（博杜恩•德•古尔特内）认为，语言学家不仅应该掌握初等数学，而且还要掌握高等数学。他坚信语言学将日益接近精密科学，语言学将根据数学的模式，一方面“更多地扩展量的概念”，一方面“将发展新的演绎思想的方法”。1933年，美国语言学家L.Bloomfield（布龙菲尔德）提出了一个着名的论点：“数学不过是语言所能达到的最高境界。”
  当时，学者们不仅提出了这些想法，还有人用数学方法对语言进行了实际的研究。1851年，英国数学家A.DeMorgen（德摩根）曾把词长作为文章风格的一个特征进行过统计研究。1867年，苏格兰学者L.Campbell（坎贝尔）用统计方法来确定Plato（柏拉图）着作的执笔时期。1881年，德国学者Dittinberger（迪丁贝尔格）进一步用统计方法把Plato着作的执笔时期分为前期、中期和后期三个阶段。1887年，美国学者C.Mendenhall（门登荷尔）对不同时期的英国文学作品进行过统计分析，特别是研究了Shakespeare（莎士比亚）的作品。1898年，德国学者F.W.Kaeding（凯定）编制了世界上第一部频度词典《德语频度词典》，用以改进速记的方法。
  然而，不论是Вуляковский，Saussure，Baudouin和Bloomfield的想法和信念也好，还是Марков等学者的实际研究也好，都没有对语言学本身发生显着的影响。这是由当时的社会实践的要求所决定的，因为当时的语言学，主要是为语言教学、文献翻译、文学创作和社会历史研究服务的，在这样的社会实践要求下，语言学还没有很大的必要与数学建立直接的联系。就是像马尔可夫从语言符号序列的观察和分析中发现随机过程的卓越成就，在语言学界也鲜为人知。语言学仍然沿着自己传统的道路，孤立于数学之外，缓慢地发展着。
  与此同时，有一些杰出的学者学开始从计算机和通讯的角度来关注语言问题,取得了突破性的成就。
  在计算机出现以前，英国数学家A.M.Turing（图灵，1912—1954）就预见到未来的计算机将会对自然语言研究提出新的问题。
  他在1950年发表的《机器能思维吗》一文中指出：“我们可以期待，总有一天机器会同人在一切的智能领域里竞争起来。但是，以哪一点作为竞争的出发点呢？这是一个很难决定的问题。许多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动作为最好的出发点，不过，我更倾向于支持另一种主张，这种主张认为，最好的出发点是制造出一种具有智能的、可用钱买到的机器，然后，教这种机器理解英语并且说英语。这个过程可以仿效小孩子说话的那种办法来进行。”[1]A.M.Turing提出，检验计算机智能高低的最好办法是让计算机来讲英语和理解英语，他天才地预见到计算机和自然语言将会结下不解之缘，显示了他不同凡响的洞察力。
  在第二次世界大战刚结束时那个充满了理智的时代，计算机的研制正在紧锣密鼓地进行着，这时，有三项基础性的研究特别值得注意：
  20世纪50年代提出的自动机理论来源于A.M.Turing在1936年提出的算法计算模型，这种模型被认为是现代计算机科学的基础。
  Turing的工作首先导致了McCulloch-Pitts（麦克罗克–皮特）的神经元（neuron）理论。一个简单的神经元模型就是一个计算的单元，它可以用命题逻辑来描述。接着，Turing的工作导致了Kleene（克林）关于有限自动机和正则表达式的研究，这些研究都与语言的形式化描述有密切关系。Turing是一个数学家，他的算法计算模型是针对形式语言的，但与数学有着密切的关系。
  1948年，C.E.Shannon把离散马尔可夫过程的概率模型应用于描述语言的自动机。1956年，N.Chomsky（乔姆斯基）从Shannon的工作中吸取了有限状态马尔可夫过程的思想，首先把有限状态自动机作为一种工具来刻画语言的语法，并且把有限状态语言定义为由有限状态语法生成的语言。这些早期的研究工作产生了“形式语言理论”（formallanguagetheory）这样的研究领域，采用代数和集合论把形式语言定义为符号的序列。Chomsky在研究自然语言的时候首先提出了上下文无关语法（Context-FreeGrammar），但是，Backus（巴库斯）和Naur（瑙尔）等在描述ALGOL程序语言的工作中，分别于1959年和1960年也独立地发现了这种他们提出的巴库斯–瑙尔范式（Backus-Naurnormalform）与Chomsky的上下文无关语法是等价的。这些研究把数学、计算机科学与语言学巧妙地结合起来，大大地促进了学者们采用数学方法来研究语言的数学面貌。
  N.Chomsky在他的研究中，把计算机程序设计语言与自然语言置于相同的平面上，用统一的观点进行研究和界说。
  Chomsky在《自然语言形式分析导论》一文中，从数学的角度给语言提出了新的定义，指出：“这个定义既适用于自然语言，又适用于逻辑和计算机程序设计理论中的人造语言。”[2]在《语法的形式特性》一文中，他专门用了一节的篇幅来论述程序设计语言，讨论了有关程序设计语言的编译程序问题，这些问题，是作为“组成成分结构的语法的形式研究”[3]，从数学的角度提出来，并从计算机科学理论的角度来探讨的。他在《上下文无关语言的代数理论》一文中提出：“我们这里要考虑的是各种生成句子的装置，它们又以各种各样的方式，同自然语言的语法和各种人造语言的语法二者都有着密切的联系。我们将把语言直接地看成在符号的某一有限集合V中的符号串的集合，而V就叫作该语言的词汇……，我们把语法看成对程序设计语言的详细说明，而把符号串看成程序。”[4]在这里乔姆斯基把自然语言和程序设计语言放在同一平面上，从数学和计算机科学的角度，用统一的观点来加以考察，对“语言”“词汇”等语言学中的基本概念，获得了高度抽象化的认识。
  这个时期的另外一项基础研究工作是用于语音和语言处理的概率算法的研制，这是C.E.Shannon的另一个贡献。Shannon把通过诸如通信信道或声学语音这样的媒介传输语言的行为比喻为噪声信道（noisychannel）或者解码（decoding）。Shannon还借用热力学的术语“熵”（entropy）作为测量信道的信息能力或者语言的信息量的一种方法，并且他采用手工方法来统计英语字母的概率，然后使用概率技术首次测定了英语字母的熵为4.03比特。
  这些研究与数学和统计学有着密切的关系，属于信息论（informationtheory）的基础性研究。
  Turing,Chomsky和Shannon这三位学者的研究，为在语言学中采用数学方法提出了明确的思路，为语言学和数学的结合奠定了坚实的理论基础。
  另一方面，社会实践的迫切要求进一步推动了语言学和数学的结合。
  20世纪以来，由于科学技术突飞勐进的发展，科技文献的数量与日俱增，世界各国每天出版的科技文献以数十万计，科技文献的这种增长情况被形容为“信息爆炸”（informationexplosion）。面对浩如烟海的科技文献，科技工作者为了了解外国的研究成果，取得科技情报，不得不花费大量的人力、物力来做难以数计的翻译工作，大大地影响了科研工作的效率。
  1946年，世界上第一台电子计算机研制成功，紧接着，在20世纪50年代初期，人们就开始考虑把这些工作交给电子计算机去做，利用电子计算机把一种形式的信息转换成另一种形式的信息，也就是将原始信息转换成为结果信息，这就提出了机器翻译、机器自动作文摘以及机器自动检索科技文献等信息加工问题。
  在用计算机将一种语言A翻译为另一种语言B时，除了确定语言A中的每一个词在语言B中相应的等价物之外，还必须分析语言A的句子结构和语义结构，并把翻译出来的词作某种变化，按照语言B的结构把它们配置起来，最后生成语言B。这样，人们就得“教会”计算机自动地分析和生成句子。但是我们知道，任何一个问题要用计算机自动地来解决，首先就要使该问题所涉及的现象能够用数学语言来描述，也就是要把所考虑的问题“数学化”。所以，为了进行机器翻译，首先就要采用数学语言来描写语言现象，对传统语言学中的各种概念用数学的方法进行严格的分析，建立语言的数学模型（mathematicalmodel）。
  用计算机自动做文摘和检索时，要求把科技文献的信息储存在计算机中，计算机按照人们的要求，在其所储存的信息的范围内，对人们提出的问题自动地进行文摘和检索。在计算机中用以储存信息的语言，在内容上应该是严格的、精确的，在形式上应该适于计算机储存形式的要求，这当然也要用精密的数学方法来加以描述。
  由于自动化技术和计算技术的发展，人们正在迅速解决生产过程自动化问题，争取在不远的将来，用自然语言来进行“人机对话”（man-machinedialogue），让计算机能理解自然语言，这就要求将自然语言代码化，变为计算机所能理解的形式，自动地从自然语言的外部形态中，抽出它所表示的语义内容，并将计算机所理解到的语义内容，根据“人机对话”的要求，由计算机组织成相应的语句，回答人所提出的问题。
  另外，由于通讯技术的发展，要求对负载信息的语言寻找最佳编码方法，要求提高信道的传输能力，以便在保持意义不变的前提下，最大限度地压缩所传输的文句，在单位时间内传输最多的信息，这就需要对语言的统计特性进行精密的研究。
  语音识别和语音合成的研究也需要使用信号处理的技术，而信号处理技术离不开数学。
  随着信息技术的进步和网络的发展，因特网（Internet）逐渐变成一个多语言的网络世界。目前，在因特网上除了使用英语之外，越来越多地使用汉语、西班牙语、德语、法语、日语、韩国语等英语之外的语言。从2000年到2005年，因特网上使用英语的人数仅仅增加了126.9%，而在此期间，因特网上使用俄语的人数增加了664.5%，使用葡萄牙语的人数增加了327.3%，使用中文的人数增加了309.6%，使用法语的人数增加了235.9%。因特网上使用英语之外的其他语言的人数增加得越来越多，英语在因特网上独霸天下的局面已经打破，因特网确实已经变成了多语言的网络世界，因此，人们对网络上不同语言之间自动翻译的要求自然也就越来越迫切了。
  在当今的信息时代，科学技术的发展日新月异，新的信息、新的知识如雨后春笋般不断增加，信息爆炸的情况更加严重。现在，世界上出版的科技刊物达165,000种，平均每天有大约2万篇科技论文发表。专家估计，我们目前每天在因特网上传输的数据量之大，已经超过了整个19世纪的全部数据的总和；我们在新的21世纪所要处理的知识总量将要大大地超过我们在过去2500年历史长河中所积累起来的全部知识总量。随着知识突飞勐进的增长，翻译市场供不应求的局面也就越来越严重了。根据国际权威机构对于世界翻译市场的调查显示，全世界翻译市场的规模在1999年只是104亿美元，在2003年为172亿美元，而在2005年则达到了227亿美元。随着因特网应用范围的扩大和国际电子商务市场的日渐成熟，到2007年，只是网页的翻译业务将达到17亿美元的规模。目前，我国翻译能力严重不足，我国翻译市场的规模尽管已经超过了100亿人民币，但是现有的国内翻译公司只能消化10%左右，由于无法消化大量从国际上传来的信息流，我们的信息不灵，就有可能使我们在国际竞争中失去大量的机会。在这样的情况下，机器翻译、信息检索、信息挖掘、自动文摘等自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）的研究显得更加迫切，自然语言处理成为了当代语言学中最引人注意的一个新兴学科。
  自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguisticcompetence）和语言应用（linguisticperformance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。
  这个定义比较全面，我们认同这样的定义。我们认为，计算机对自然语言的研究和处理，一般应经过如下四个方面的过程：
  第一，把需要研究的问题在语言学上加以形式化，建立语言的形式化模型，使之能以一定的数学形式，严密而规整地表示出来；这个过程可以叫作“形式化”。
  第二，把这种严密而规整的数学形式表示为算法，这个过程可以叫作“算法化”。
  第三，根据算法编写计算机程序，使之在计算机上加以实现，建立各种实用的自然语言处理系统；这个过程可以叫作“程序化”。
  第四，对于所建立的自然语言处理系统进行评测，使之不断地改进质量和性能，以满足用户的要求；这个过程可以叫作“实用化”。
  显而易见，要为自然语言处理建立形式化、算法化、程序化、实用化的语言模型，都离不开数学，都必须使用数学方法来分析和描述语言，语言学与数学的结合已经到了迫在眉睫的地步了。
  上面我们只是分析了语言学与数学结合的必要性，那么，语言学与数学的结合是否有可能呢？我们认为，不论从语言本身的性质来看，还是从当前科学技术发展的水平来看，都是有可能的。
  语言本身的性质来看，正如DeSaussure（索绪尔）指出的，语言是一个符号系统，它可以同交通信号灯这样的符号系统相类比，只不过比交通信号灯复杂得多。每一种语言都是“能指”（即符号的物质表达）与“所指”（即概念或对象）的统一体，它为不同平面上的一定的结构规律制约着。音位学支配着语音的结合，形态学支配着构词和变词，句法学支配着词的组合。因此，我们在研究语言时，可以只管它的结构，至于这种语言是口说的或是手写的，还是用莫尔斯电码编码的，对于研究者来说都是无关紧要的。这正如在下棋时，棋局的结构是重要的，而用木头的棋子或是用象牙的棋子则是无关紧要的一样。这样，我们就可以把语言看成一个抽象的符号系统，这种抽象的符号系统，当然可以用数学来加以研究。
  从科学技术当前的发展水平来看，也为用数学来研究语言提供了理论和方法。现代数学日新月异地发展，20世纪以来迅速发展着的概率论、数理统计、信息论、集合论、数理逻辑、图论、格论和抽象代数等数学部门，为用数学思想和方法研究语言提供了有力的武器。
  现代语言学也逐渐向精密化方向发展，在传统语言学内，出现了O.Jespersen（叶斯泊森）的“分析句法”，在结构语言学内，L.B1oomfield（布龙菲尔德），Z.Harris（哈里斯）和C.Hockett（霍凯特）等人提出了以替换和分布为手段，以辨别语素、分析层次为目标的一套严格的语言研究法。这些语言学派，在其语言观方面难免有片面之处，就是其具体方法本身，也有许多故弄玄虚、徒滋纷扰的地方。但是，由于采用了比过去的语言学更加严格的精密方法，在某些方面，对于用数学思想和数学方法来研究语言也有一定的启示作用。
  另外，本世纪以来，控制论（cybernetics）逐渐成熟起来。控制论是研究机器与机器之问、人与人之间、人与机器之间的信息的传输、接收、储存、加工和利用的一门综合学科，而语言是人类最重要的交际工具，是信息的最主要的负荷者，对语言进行精密的研究，有助于控制论的发展，而控制论采用的一些方法，特别是模拟方法，也可以作为建立语言模型的借鉴。
  近年来，计算机科学发展迅速，语言学与计算机科学日益接近并互相渗透。计算机科学中使用的高级程序语言要尽量与人们的自然语言相接近，而其高级的程度，恰恰就是依这种程序语言与自然语言相接近的程度而定的，越接近自然语言就越高级，也就越便于人们掌握和使用。这样，计算机科学中对程序语言结构和编译技术的研究，就可以作为用数学方法研究自然语言的参考。
  目前，人工智能已经成为国内外科技界十分关注的一个领域。自然语言是人类最重要的一种智能，人工智能所探讨的有关人类智能活动的一般规律，对使用数学方法来研究语言，有着一般性的指导作用。
  因此，我们可以说，使用数学方法来研究语言，不但是必要的，而且也是可能的。生活在信息时代的语言学家，应当面对信息时代的需要，努力进行知识更新的再学习，改进自己的知识结构。《语言学中的数学方法》（MathematicalMethodsinLinguistics）这本书恰好可以满足这样的要求。
  我国学者早在20世纪50年代就关注了语言学中数学问题的研究。最早关注这个问题并且认识到其深远意义的人是上世纪50年代的大学生冯志伟。他于1957年在北京大学求学期间，就敏锐地注意到语言的数学描述问题，1959年他毅然从理科转到中文系语言专业，试图用公理化的方法来研究语言的结构，他的研究生毕业论文就是“数学方法在语言学中的应用”。可惜他的研究很少人能够理解，一些人甚至认为他是离经叛道的古怪学生，他成为了一个孤掌难鸣、应者寥寥的孤独者，随着1966年的“文革”运动，他的研究生毕业论文被中途腰斩了，冯志伟也被迫改行，于1968年离开了北京大学。离开北京大学之后，由于资料缺乏，信息闭塞，他的研究条件变得异常艰苦，但冯志伟仍然一如既往地坚持着他的探索。1982年秋天，冯志伟应母校北京大学的邀请，在北京大学中文系汉语专业开设了“语言学中的数学问题”的选修课。这是国内首次在高等学校全面地、系统地讲述语言学中的数学问题的课程，受到学生们的欢迎。北京大学前任校长、着名数学家丁石孙教授在他的专着《数学与教育》一书中，对冯志伟的这门课程作了如下评价：“1982年，北京大学中文系开设了《语言学中的数学问题》，这是给汉语专业学生开的选修课程，许多同学对这门学科产生了很大的兴趣，经过一个学期的学习，同学们初步认识了现代数学的发展给语言学注入了生机，觉得获益匪浅，对语言学这门古老的学科分支的发展充满了信心，而且这一举动冲击了相当多的人的旧概念，使闭塞的中国学术界认识到，即使在人文科学教育中，数学也在逐渐起作用。”[5]在北京大学讲稿的基础之上，冯志伟写出了我国第一部系统地用数学方法研究语言的专着，书名叫做《数理语言学》，于1985年8月由上海知识出版社出版，全书分代数语言学、统计语言学和应用数理语言学三部分，简明扼要地论述数理语言学的基本原理和方法。他在1991年又出版了《数学与语言》，分七章论述了数学与语言的关系：语言符号的随机性与统计数学，语言符号的离散性与集合论，语言符号的递归性与公理化方法，语言符号的层次性与图论，语言符号的非单元性与复杂特征的运算，语言符号的模煳性与模煳数学。着名数学家陈省身在扉页上为该书题词：“我们赞赏数学，我们需要数学”[6]。冯志伟的艰苦探索终于得到了我国学术界的认可。
  现在我们进入了信息网络时代，冯志伟数十年前的对于语言学中数学方法的探索已经成为陈年旧事，依稀地存留在一些人的记忆中。随着我国自然语言处理研究的进一步发展，越来越多的学者开始关注语言学中数学方法的研究，数学方法在语言研究中的应用越来越广泛，就是在传统的语言学研究中，也开始采用数学的方法，不再认为使用数学方法来研究语言是一种离经叛道的古怪行为。我们认为，在语言研究中采用数学方法，现在已经得到了我国语言学界的普遍认同。随着自然语言处理研究的发展，数学已经成为语言学研究的最重要的一种工具。今天，现代语言学的研究，特别是面向计算机的语言学研究，离开了数学将寸步难行。正是由于这种在观念上的巨大变化，今天我们才有可能理直气壮向读者们推荐这本《语言学中的数学方法》，并且建议在语言研究中使用这样的方法。这本书是专门为语言学工作者写的，讲数学问题时都紧紧扣住语言，深入浅出，实例丰富，作者还精心设计了大量的练习，书末附有练习答案选，正好满足了语言学工作者更新知识的迫切需要，是一本不可多得的优秀读物。
  语料库是为一个或多个应用目标而专门收集的、有一定结构的、有代表性的、可被计算机程序检索的、具有一定规模的语料的集合。
  语料库应该按照一定的语言学原则，运用随机抽样方法，收集自然出现的连续的语言运用文本或话语片段来建立。从其本质上讲，语料库实际上是通过对自然语言运用的随机抽样，以一定大小的语言样本来代表某一研究中所确定的语言运用总体。
  语料库一般可分为如下类型：
  •按语料选取的时间划分，可分为历时语料库（diachroniccorpus)和共时语料库（synchroniccorpus)。
  •按语料的加工深度划分，可分为标注语料库（annotatedcorpus)和非标注语料库（non-annotatedcorpus)。
  •按语料库的结构划分，可分为平衡结构语料库（balancestructurecorpus)和自然随机结构的语料库（randomstruc¬turecorpus)。
  一步根据使用的目的来划分，例如，又可以进一步分为语言学习者语料库（learnercorpus)、语言教学语料库（ped-agogicalcorpus)。
  •按语料库的表达形式划分，可分为口语语料库（spokencorpus)和文本语料库（textcorpus)。
  •按语料库中语料的语种划分，可分为单语种语料库（mono-lingualcorpus)和多语种语料库（multilingualcorpus)。多语种语料库又可以再分为比较语料库（comparablecorpus)和平行语料库（parallelcorpus)。比较语料库的目的侧重于特定语言现象的对比，而平行语料库的目的侧重于获取对应的翻译实例。
  早在1897年，德国语言学家Kaeding就使用大规模的语言材料来统计德语单词在文本中的出现频率，编写了《德语频率词典》（J-Kaeding，HaufigkeitsworterbuchderdeutschenSprache，Steglitz:publishedbytheauthor，1K97)。由于当时还没有计算机，Kaeding使用的语言材料不是机器可读的（machinereadable)，所以他的这些语言材料还不能算真正意义上的语料库，但是Kaeding使用大规模语言资料来编写频率词典的工作，是具有开创性的。
  1959年，英国伦敦大学教授RandolphQuirk提出建立英语用法调查的语言资料库，叫做SEU(SurveyofEnglishUsage)。由于当时技术条件的限制，SEU是用卡片来建立的，也不是机器可读的。后来Quirk把这些语言资源逐步转移到计算机上，使之成为机器可读的语料库，并根据这个语料库领导编写了着名的《当代英语语法》。
  1964年，A.Juilland和E.Chang-Rodriguez根据大规模的西班牙语资料编写了《西班牙语单词频率词典》。在收集语言资料时，注意到了抽样框架、语言资料的平衡性、语言资料的代表性等问题。
  1979年，美国Brown大学的NelsonFrancis和HenryKucera在计算机上建立了机器可读的BROWN语料库（布朗语料库）。这是世界上第一个根据系统性原则采集样本的平衡结构语料库，规模为100万词次，并用手工做了词类标注（partofspeechtag¬ging)。BROWN语料库是一个代表当代美国英语的语料库。
  接着，英国Lancaster大学的GeoffreyLeech教授提出倡议，挪威Oslo大学的StigJohansson教授主持完成，最后在挪威Bergen大学的挪威人文科学计算中心联合建立了LOB语料库（LOB是Lancaster，Oslo和Bergen的首字母缩写），规模与Brown语料库相当。这是一个代表当代英国英语的语料库。
  欧美各国学者利用BROWN和LOB这两个语料库开展了许多大规模的研究，取得了引人注目的成绩。
  从20世纪90年代初、中期开始，语料库逐渐由单语种向多语种发展，多语种语料库开始出现。目前多语种语料库的研究正朝着不断扩大库容量、深化加工和不断拓展新领域等方向继续发展。随着从事语言研究和机器翻译研究的学者对多语种语料库重要性的逐渐认识，国内外很多研究机构都致力于多语种语料库的建设，并利用多语种语料库对各种各样的语言现象进行了深入的探索。
  近年来，语料库语言学的研究硕果累累，关于这些研究成果，我在《应用语言学中的语料库》（世界图书出版公司，2006)一书的导读中已经做过介绍，有兴趣的读者可以参看。
  在建设或研究语料库的时候，我们应当注意语料库的代表性、结构性和平衡性，还要注意语料库的规模，并制定语料的元数据规范。下面分别讨论这些问题。
  首先讨论语料库的代表性。
  语料库样本的有限性是无法回避的，所以在语料的选材上，要尽量追求语料的代表性，使有限的样本语料尽可能多地反映无限的真实语言现象的特征。语料库的代表性不仅要求样本取自于符合语言文字规范的真实的语言材料，而且要求样本要来源于正在“使用中”的语言材料，包括各种环境下的、规范的或非规范的语言应用。语料库的代表性还要求语料具有时代性，能反映语言的发展变化和当代的语言生活规律。只有通过具有代表性的语料库，才能让计算机了解真实的语言应用规律，才有可能让计算机不仅能够理解和处理规范的语言，而且还能够处理不规范但被广泛接受的语言、甚至包含有若干错误的语言。
  再来讨论语料库的结构性。
  语料库是有目的地收集的语料的集合，不是任意语言材料的堆积，因此要求语料库具有一定的结构。在目前计算机已经普及的技术条件下，语料库必须是以电子文本形式存在的、计算机可读的语料集合。语料库的逻辑结构设计要确定语料库子库的组成情况，定义语料库中语料记录的码、元数据项、每个数据项的数据类型、数据宽度、取值范围、完整性约束等。
  接着讨论语料库的平衡性。
  平衡因子是影响语料库代表性的关键特征。在平衡语料库中，语料库为了达到平衡，首先要确定语料的平衡因子。影响语言应用的因素很多，如：学科、年代、文体、地域、登载语料的媒体、使用者的年龄、性别、文化背景、阅历、语料的用途（公函、私信、广告）等。一般根据实际需要，即平衡语料库的用途选取其中的一个或者几个重要的指标作为平衡因子，最常用的有学科、年代、文体、地域等。
  在建设语料库时，还应当考虑语料库的规模。
  大规模的语料库对于语言研究，特别是计算语言学的研究具有不可替代的作用。但随着语料库的增大，垃圾语料带来的统计垃圾问题也越来越严重。而且，当语料库达到一定的规模后，语料库的功能并不会随着其规模同步地增长。我们应根据实际的需要来决定语料库的规模，语料库规模的大小应当以是否能够满足其需要来决定。
  还应当考虑语料库的元数据（metadata)问题。
  关于语料库的标注（annotation)问题，学术界存在不同看法。由于在汉语书面文本中词与词之间没有空白，不便于计算机处理，因此，汉语书面文本的语料库一般都要做切词和词性标注。有的学者主张对语料进行标注，认为标注过的语料库具有开发和研究上的方便性、使用上的可重用性、功能上的多样性、分析上的清晰性等优点。有的学者则对语料库标注提出批评，批评主要来自两方面：一方面认为，语料库经过标注之后失去了客观性，所得到的标注语料库是不纯粹的，带有标注者对于语言的主观认识；另一方面认为，手工标注的语料库准确性高但一致性差，自动或半自动的标注一致性高但准确性差，语料库的标注难以做到两全其美，而目前大多数的语料库标注都需要人工参与，因而很难保证语料库标注的一致性（J.Sinclair，Corpus，Concord¬ance，Collocation，OxfordUniversityPress，1991)。我们认为，不论标注过的语料库还是没有标注过的语料库都是有用的，其中都隐藏着丰富的语言学信息等待我们去挖掘，我们甚至可以使用机器学习的技术，从语料库中自动地获取语言知识。
  近年来，在语料库的建立和开发中逐渐创造了一些独特的方法，提出了一些初步的原则，并且对这些方法和原则在理论上进行了探讨和总结，逐渐形成了“语料库语言学”（corpuslinguis¬tics)。由于语料库是建立在计算机上的，因此，语料库语言学是语言学和计算机科学交叉形成的一门边缘学科。目前语料库语言学主要是利用语料库对语言的某个方面进行研究，是一种新的研究手段，同时也逐步建立了自己学科的理论体系，正处于迅速的发展过程中。
  语料库语言学是一种新的获取语言知识的方法，它提倡建立语料库，在计算机的辅助下，使用统计的方法或机器学习的方法，自动或半自动地从浩如烟海的语料库或因特网中获取准确的语言知识，其中包括经过标注的结构化的语言数据和未经过标注的非结构化的语言数据。这是语言学获取语言知识方式的巨大变化，在语言学的发展史上具有革命性的意义。
  语料库语言学也为语言研究人员提供了一种新的思维角度，辅助人们的语言“直觉”和“内省”判断，从而克服语言研究者本人的主观性和片面性。我们预计，语料库方法将会逐渐成为语言学研究的重要方法，受到语言研究者的普遍欢迎。