虽然我的研究领域是机器学习（ML），但我需要在编程语言（PL）课程中完成一个项目。因此，我希望找到一个偏向ML的项目。

我知道这两个领域的一个交叉点是自然语言处理（NLP），但我找不到与PL相关的具体论文；可能是由于我在搜索查询中选择的关键词不当。

PL课程的主要话题包括：语法与语义、静态程序分析、函数式编程、并发与逻辑编程

如果你能推荐一些适合机器学习爱好者的论文或关键词，我将不胜感激！

回答：

如果你对NLP感兴趣，那么我建议你关注PL学科中列出的两个方面：

• 语法与语义 – 这与NLP领域密切相关，大多数情况下理解是基于各种语言语法。搜索关于语言建模、信息提取、深度解析的论文，将会找到许多与语法/语义问题密切相关的优秀研究主题。
• 逻辑编程 – 在过去，人们认为这是人工智能的未来，尽管目前并非如此，但在某些领域仍被广泛用于推理。特别是，prolog是一种可以用于推理（例如时空推理）或甚至解析语言（由于其“类似语法”的产生式）的语言。

如果你希望处理一些更偏向ML而不是NLP的问题，那么你可以关注并发（并行性），因为这是非常热门的话题 – 使ML模型更具可扩展性、更高效、“更大、更快、更强” 😉 只需查找如GPU机器学习、大规模机器学习、可扩展机器学习等关键词即可。