[心得] 跨考台清師語言所心得(有看函授)
零、 考試結果:
台大:
語概: 44 語言與計算方法(4選1):42 初試未通過(通過門檻:合計101分以上)
清大:
語概: 65 語言分析: 78 口試: 87.67 正取 https://i.imgur.com/UQ5RBuC.png
師大:
語概: 48 英文作文: 66 口試: 87 備二 https://i.imgur.com/VB5lhbM.png
一、 參考用書:
三校都有開參考書目並公布於網路上，在語概這部分三校也不是完全雷同因為像清師
的書單裡還有漢語語言學的用書。我當時因為準備時間不太夠所以漢語語言學那部分就先
略去不看。
三校的語概我都看同樣三本(過去的心得文稱這三本為聖經)，清大的語析我把它當作
是進階版語概所以也沒有多看其它書:
An Introduction to Language by Fromkin et al.
Contemporary Linguistics: An Introduction by O’Grady et al.
Language Files by Dawson et al.
語言與計算方法我看的就是台大給的那三本，但我覺得這科在考自然語言處理(NLP)
這方面的東西會超出提供用書涵蓋的知識範圍，誠心建議不要只看他們提供的Natural
Language Processing with Python，最好還要去找講實際的語料庫方法的書(如果有時間
看的話)。而且誠摯建議四選一考科想好再選擇，我是不後悔我選考這科只是出來的成績
跟預期的有點落差。
二、 背景及補習情形: (有點長，沒興趣的可以直接跳到下面看應考心得)
我大學讀的是電機系。雖然我高中時選的是二類組，但我高二下就開始接觸到了一些
語言學的東西並開始有了一點興趣。之後雖然考大學填的志願是電機系但我對語言學的興
趣不斷上升，大概到大一下的時候已經高過了對電機的。
到了大二開始本科系的東西就讀得很爛，爛到我爸不能接受而逼我去補習的地步(他
是純正的電機人)。我向他攤牌說我可能志不在此，他說你得先努力過，沒辦法我只能順
他的要求去大碩補電子學和電磁學。而我媽的看法比較開明，她覺得我可以電機系畢業後
去考考看語言所，就順便幫我報了大碩的語概及英文寫作函授。
大碩的語概和英文寫作都是高寧(本名馬希寧)老師講授，由於高寧老師那時早就不在
大碩了所以我也只能看函授課。大碩的函授課需要你親自到場用他們的電腦看所以老實說
不太方便。期限為期兩年從2017年中到2019年中，我沒有把語概的課程看完，只看了約
70%的進度。所以其實我補習跟應考差了一段時間。
除了補習外我在大學時有修過一門叫南島語概論的通識，也有去旁聽過中文系的語概
(上)，但只去了四、五次就沒去了。硬要再多說一門跟語言學沾點邊的就是電機系開的數
位語音處理概論。後來的事有點一言難盡，總之就是不知發什麼神經去申請電類研究所，
雖然上了但什麼屁都做不出來，之後下定決心考語言所卻又因為各種奇特的決策搞到只有
兩個月的準備時間(詳情可以去a我在studyabroad板和Linguistics板發過的文)。所幸最
後有學校可以讀，選的是清大。
三、 應考心得:
我自認為我在語概上的理解滿偏科的，語音音韻構詞這幾個項目掌握得還不錯，但其
它像句法語義認知語用等方面的知識就很薄弱。所以我在那兩個月主要在儘量彌補這幾項
的洞，還有看語言與計算方法的參考用書。當然練考古題是不能少的，有些考古題上的東
西在參考書上找不到，必須要多找資料讓自己吸收一些更進階的知識。
台大:
語概:
我在三所都考完後準備清師的口試時有翻到一篇幾年前的心得文，其中對台大語概的
出題風格評價大概如下:”台大語概早年的題目以考認知為主，但自從四選一考科出現後
台大語概的出題方向變成從各子領域平均出題。” 但我的心得是台大這次的語概認知這
塊真的考很多，前兩大題都是考認知相關，後面分別考語義、句法/語義結合。跟前幾年
的語概題型真的有些差異，在此建議多往前幾年做考古題，會有幫助。
語言與計算方法:
四選一考科因為出沒幾年所以能參考的題目不多，這個科目在過去幾年的出題類型挺
多變的，但大致上都是同一個格式。第一大題是Language Puzzle，也就是要你結合語言
學知識和邏輯推理去解一個謎題，台大提供用書的Puzzles in Logic紅綠書就是很不錯的
選擇(裡面還有收錄一些語奧考題)。
第二大題通常是考NLP或語料庫方法，結合本次考試及寫過考古題的經驗是我覺得這
題出到”超綱”的機率不小，像今年考試考出來的共現詞分析在NLP with Python這本書
裡能找到的相關資訊少之又少，所以建議語料庫方法/NLP再多去找書看。
今年考試第一大題是考哥德爾數和自然語言以及邏輯語句之間的對應關係，要求你觀
察幾個例子後推論出空格中該有的哥德爾數/自然語言/邏輯式，並講出邏輯式和哥德爾數
之間的轉換規則。我自認為在考試時有完全看出其規律並完整作答，但我僅得了42分(第
一大題佔40分，第二大題60分)，不曉得是出了什麼問題，可能我第二大題真的只得到很
少的分數，因為是我以前完全沒看過的東西。
清大:
語概:
清大的語概考題形式就比較標準一些，比較接近會在參考書上看到的那種題目，而且
較為集中在基礎語言學領域，出題也較為平均，基本上就是一個大題考一個子領域的東西
。幸好沒有考漢語語言學相關的東西。
語析:
語析可以說是更進階一點的語概，一般是以考音韻或構詞為主，今年考的是標準的音
韻分析。其中第三大題是超長的一個大題，叫你分析索馬利亞語的構詞音變、詞根的底層
形式以及底層形式轉換成表層形式的步驟。還好這次的語析沒有考分析詞綴的語法功能(
比如說叫你分析這是什麼格位的marker)，不然就比較難了。我剛好也是在準備口試時碰
巧知道台大很久以前也有考過類似的題目(台大93學年度語言分析試題)，如果你準備時間
很充足的話也可以把很久以前的考古題都做一做，一定會有收穫。
口試:
清大口試為三個教授面試，張月琴所長坐右邊主要是主持和銜接，蔡維天和連金發教
授坐左邊問技術性問題。我一開始就說自己擅長的是音韻構詞，句法語義認知比較不熟，
於是就考我為什麼中文有量詞，我說是因為這是一種類似noun class的概念，中文使用者
潛意識中會把名詞分成一個個類別，而量詞就是這種類別的反映。但教授的說法是因為中
文沒有語法意義的數(比如單複數)，取而代之的就是量詞。第二個問題是”醫生說早晚要
各喝3杯水”和”桌上有3杯水”這兩句話中的3杯水有何不同，我的回答是後面那一句指
涉的是說話當時實際存在的那3杯水，而前一句的3杯水在說話當下並不存在。教授的說法
是前一句話的3杯水事實上是一個總量的概念，並不是真的只叫你喝3杯水(大概是這樣，
記錯請包涵)。最後就是所長問我有沒有考台大，會不會去讀(過去有幾篇心得文也有提到
這件事)，我直接說我台大初試沒過把問題帶過。總的來說我好像都沒把問題答好，但還
算過得去吧。
另外就是清大在口試前會要求你寫一頁簡歷，包含你未來有興趣的研究方向，跟你的
大學成績單一起(一式三份)在口試開始前交給工作人員，他們會立刻交給口試委員看，可
能是當作你之後口試問問題的依據，雖然我覺得我口試被問到的問題跟我的簡歷內容沒有
太大關係。
師大:
語概:
師大語概的題型也屬於較標準且平均分布的那種，第一部分為名詞解釋，第二部分就
是各個子領域的問題。我在寫師大考古題時覺得名詞解釋有時很惱人，因為有的名詞考得
很細或甚至在語概參考書上根本找不太到，幸好這次考出來的都是我看過的詞。第二部分
就是音韻句法語用認知等各考一題。我是有儘量寫完但只得了48分，也是跟期待的有點落
差，本以為至少能有55~60分。
英文作文:
我在開始準備考國內語言所之前有段時間在準備托福和GRE，所以在英文作文這方面
有作了一些準備。當時我看了前幾年的師大英文作文題目都覺得考得好深奧啊，像什麼論
自由市場經濟的好壞、AI在未來會如何變化或甚至取代人類，還有科技對人類自由的影響
，這些題目比托福GRE的都要難。幸好今年的題目只是要你敘述COVID-19對台灣社會的改
變、我們可以做些什麼還有對於疫情的未來展望，跟過去的題目相比就沒那麼玄乎了，比
較適合我這種程度的人作答。
口試:
師大的口試也是面對三位教授，但要注意師大的口試要用英文(很重要!過去的心得文
也有講到。另外抱歉我忘了三位教授的名字只記得是三位女教授)。在正式開始前會有一
位類似助教還是研究生的人給你看一篇英文短文，之後進入口試室教授會要求你唸出其中
一段(當然還是會給你看著唸)，這個測驗應該是考你是否對英文的語流音變及音韻現象有
所熟悉比如閃音化及喉塞化。這個環節過後基本上不會再問技術性問題，教授會叫你用英
文稍微自我介紹一下並問你為何想考語言所及未來想從事的研究方向，大概是這樣。
四、 後記:
雖然我台大連初試都沒過但清大考得還行，師大也備得算前面。最後是選擇清大，之
後應該是會做音韻學方面的研究。在此把心得分享給大家，希望能對未來想考語言所的人
有所幫助。
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06/28 23:13,
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謝謝n大和d大，感覺是有運氣成分啦。如果我清師考的是前幾年的考題
我不熟悉或不會的題目比較多，那就GG了。
至於w大的問題，那是因為自然語言處理是計算語言學的一個子領域，
計算語言學可以說是語言學跟資工/資訊方面結合起來的學科，
NLP with Python這本書主要是教你如何用python裡的NLTK這個toolkit來做自然語言處理
※ 編輯: x23x (61.70.220.147 臺灣), 06/29/2021 12:21:12
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台大語言所所長謝舒凱教授主要就是做計算語言學的研究，我猜語言與計算方法的考題
就是他出的。NLP如果只有資工人在做語言學者都沒有參與其中的話確實有點怪怪的，
只需要統計及機器/深度學習方面的知識就能做好NLP，
語言學家卻毫無用武之地的情況想想就很滑稽XD
※ 編輯: x23x (61.70.220.147 臺灣), 06/29/2021 21:55:28
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06/29 22:18,
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