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在此次演講中，Jieun Lee博士探討聽者如何以漸進的方式感知語音範疇，挑戰傳統的「範疇感知」（Categorical Perception, CP）模型。他的研究結果顯示，語音範疇的漸進表徵能夠幫助聽者更靈活地適應語音中的變異性與模糊性。在研究中，發現聽者之間存在顯著的個體差異，有些人會在主要聲學線索不明確時更多依賴次要線索，而這種靈活性與其透過「視覺類比量表」（Visual Analogue Scaling, VAS）任務評估的漸進感知程度相關。李博士還將分享針對以英語為母語者學習韓語塞音對比的研究結果，說明漸進感知的聽者如何調整其感知策略以適應非母語語音，展現語音感知系統的廣泛適應性。

而要從學習上得到成就感，我覺得最大的因素之一就是學以致用。當我們要說一個「法國的英文老師」會說 “a French English teacher”，而非 “an English French teacher”。你有沒有想過為什麼呢？

我們進行這個實驗並不是想表達 LLM 不好，而是想實際應用簡單的語言學知識，驗證這些形式化的分析是否真的能實現「在接受這麼少的前提的情況下，知道這麽多」的效果。我們的實驗成果顯示 pyLiteracy 在文法檢查這類小型 NLP 任務中的表現十分出色。最重要的是，仰賴更貼近人類對語言的理解方式，它能用相比於 LLM 而言，非常非常少的資源就完成任務，在這個專案中，我們用非常非常少的語言學知識就省下了非常多的資源。

自從台灣通過《聽力師法》、《語言治療師法》後，聽語科學成為崛起的熱門學科，許多人紛紛投入相關的產業之中，而跟聽語科學密切相關的語言學，如何參與其中？本集邀請到聽語科學出身的潘荷仙教授，與我們聊一聊他是如何踏上這條道路，以及如何遊走在聽語科學與語言學之間，在學術之路上經歷了哪些挑戰，並且在國立陽明交通大學外國語文學系成立了聽語科學學程後，培養出哪些優秀的人才！

語言變異與變化的研究已探討世界各地方言接觸的機制與結果。在變異主義的研究中，接觸引發的語言變化通常被認為主要來自長期的人際接觸，而非短期旅行或媒體接觸，因為複雜語言特徵的傳播被認為需要經常性的互動。然而，在世界英語及接觸語言學的研究傳統中，媒體接觸常被視為語言變化的來源。此外，在後殖民社會中，認為說話者因短期旅行和媒體消費而採用新語言特徵的觀點也廣泛流傳。本次演講探討三大跨國方言接觸來源——制度性外規範性、跨國流動性及媒體消費——對新加坡所使用的英語和華語的語言變異與變化的影響。新加坡是一個位於東南亞的多語言國家。此處概述的議題與研究結果強調了將變異主義方法應用於世界英語社群及其他後殖民語境的

掌握母語知識後，幼兒便能開始創造其「一生中從沒看過或聽過」的句子。反觀 LLM，以 Meta 開發的 Llama 3.1 405B為例，根據官方給出的數據，其訓練資料包含超過 15 兆個字元，這幾乎可以說是網際網路出現以來所有的文本資料了，並且其訓練用的硬體設備不論在記憶體大小還是執行速度上，都遠超幼兒大腦。集大量軟硬體資源於一身的 LLM 在「語言知識」上仍與普通人類有基本的差異，甚至在某些特定情境下，不及那個每天早上只靠一杯咖啡保持頭腦清醒、侃侃而談的你。

「語言不是簡單的二分法，而是一個像光譜般的灰階系統。所以呀，下次如果遇到英文初學者把『see』發成『she』，或是把『she』發成『see』，請不要責怪他，你可以拍拍他，跟他說：『這不是你的錯啦，音韻理論說這很正常！』」盧郁安教授說。

現在的生成式人工智慧能做到的事情越來越多，也越做越好。像是ChatGPT這樣的大型語言模型應用，從一般的問答、文章翻譯、摘要到檢查，甚至程式碼的撰寫，都能幫上忙。而身為語言學研究所的學生，我對於機器和資訊系統學習人類語言這件事情感到驚奇之餘，也很好奇 LLM 和人類在「語言知識的儲存表徵與運用機制」的差異究竟在哪裡？

語言學究竟是什麼？是否學習語言學就代表要懂多國語言？作為一門科學以及語文相關科系的必修課程，語言學的核心目的和研究對象究竟是什麼？語言學家們又是如何踏上這條道路的？他們在學術之路上經歷了哪些心酸與挑戰？本集邀請了國立陽明交通大學外國語文系教授盧郁安來分享他的語言學旅程，並探討語言學如何影響我們理解語言的方式。節目中也介紹了Penny Eckert的書籍《Meaning and linguistic variation: The Third Wave in sociolinguistics》中致謝的一位高中老師，了解知名學者怎麼因緣際會變成語言學者。