孩子們通過觀察周圍的環(huán)境，傾聽周圍的人，以及把所看到和聽到的聯(lián)系起來來學(xué)習(xí)語言。除此之外，這有助于孩子們建立語言的詞序，比如主語和動詞在句子中的位置。

　　在計算中，學(xué)習(xí)語言是語法和語義分析器的任務(wù)。這些系統(tǒng)被訓(xùn)練成由人類注釋的句子，這些句子描述了單詞背后的結(jié)構(gòu)和意義。解析器在網(wǎng)絡(luò)搜索、自然語言數(shù)據(jù)庫查詢以及Alexa和Siri等語音識別系統(tǒng)中越來越重要。不久，它們還可能用于家用機器人。

　　但是，對于不太常見的語言來說，收集注釋數(shù)據(jù)既費時又困難。此外，人們對注釋并不總是意見一致，而且注釋本身可能不能準確反映人們自然的說話方式。

　　在本周的自然語言處理經(jīng)驗方法會議上發(fā)表的一篇論文中，麻省理工學(xué)院的研究人員描述了一種通過觀察來學(xué)習(xí)的解析器，它可以更緊密的模仿兒童的語言學(xué)習(xí)過程，這可以極大的擴展解析器的功能。為了了解語言的結(jié)構(gòu)，解析器觀察字幕視頻，沒有其他額外的信息，并將文字與記錄的對象和動作聯(lián)系起來。給定一個新句子，解析器就可以使用它所學(xué)到的關(guān)于語言結(jié)構(gòu)的知識來準確預(yù)測句子的意思，而不需要視頻。

　　這種“弱監(jiān)督”的方法，意味著它需要有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來模擬孩子們?nèi)绾斡^察周圍的世界和學(xué)習(xí)語言，而不需要任何人提供直接的背景。研究人員稱，這種方法可以擴展數(shù)據(jù)類型，減少訓(xùn)練解析器所需的工作量。例如，一些直接注釋的句子可以與許多字幕視頻結(jié)合使用，這些視頻更容易獲得，以提高性能。

　　將來，該解析器可用于改善人類和個人機器人之間的自然交互。例如，配備了解析器的機器人可以不斷觀察周圍環(huán)境，以加強對口頭命令的理解，包括口語句子的語法或詞句不夠清晰。人們用部分的句子、即興的想法和混雜的語言相互交談。

　　解析器還可以幫助研究人員更好的理解幼兒如何學(xué)習(xí)語言?！耙粋€孩子能以不同方式獲得補充信息，包括聽父母和兄弟姐妹談?wù)撌澜?，以及觸覺信息和視覺信息，來理解世界，”，處理所有這些同時進行的感官輸入是一個令人驚奇的難題。這項工作是理解世界上這種學(xué)習(xí)是如何發(fā)生的更大的一部分。