当我的研究区域位于Machine Learning (ML)时，我需要参加Programming Languages (PL)中的一个项目。因此，我正在寻找一个倾向于ML的项目。
我知道这两个字段之间的一个交集是Natural Language Processing (NLP)，但是在该主题中我找不到与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字不多。PL课程的主要主题是：Syntax & Symantics, Static Program Analysis, Functional Programming, and Concurrency and Logic programming
如果您可以提出对机器学习爱好者友好的论文或关键字，将不胜感激！
最佳答案
如果您对NLP感兴趣，那么我将专注于列出的PL学科的两个方面：
语法和语义-因为这与NLP领域紧密相关，在大多数情况下，理解是基于各种语言语法的。搜索有关language modeling，information extraction，deep parsing的论文将产生数十个与句法/语义问题相关的重大研究主题。
逻辑编程-“在美好的岁月中”，人们认为这是AI的未来，尽管（当前）并非如此，但它在某些领域中仍被广泛使用。特别地，prolog是可以用来引起共鸣（例如，spatial-temporal reasoning）或什至是parse language（由于其“类似语法”的产生）的语言的一个很好的例子。
如果您想解决更多与ML相关的问题，而不是NLP，那么您可以专注于concurrency（并行性），因为这是一个非常热门的话题-使ML模型更具可扩展性，效率，“更大，更快” ，“更强”；）仅查找GPU Machine Learning，large scale machine learning，scalable machine learning等关键字。
关于machine-learning - 机器学习和编程语言领域的交集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/18711876/