语言与计算机结合主要通过以下几种方式实现：
编程语言
编程语言是人与计算机交流的桥梁，通过编程语言，程序员可以描述计算机应该执行的任务。编程语言通过以下三个步骤与机器进行交互：
编写代码：程序员使用编程语言的语法和规则编写代码，代码由一系列指令组成，描述计算机应该执行的任务。编程语言提供了各种不同的语法结构，如变量、函数、条件语句和循环等，用于组织和控制代码的执行流程。
编译或解释代码：一旦代码被编写完成，它需要被编译或解释器处理成可以被机器理解和执行的形式。
编译：在编译型语言中，编译器将源代码作为输入，将其转换为机器语言的目标代码。目标代码可以直接在计算机上运行，因此编译型语言的执行速度较快。常见的编译型语言有C、C++和Java等。
解释：在解释型语言中，解释器逐行读取源代码，并直接将其转换为机器语言或虚拟机可以执行的形式。因此，解释型语言的执行速度较慢，但更加灵活，因为解释器可以实时处理代码。常见的解释型语言有Python、JavaScript和Ruby等。
执行代码：一旦代码被编译或解释成功，计算机将按照代码中的指令执行任务。这意味着计算机会按照程序员设定的逻辑顺序执行代码，执行每个指令并进行相应的操作，以实现程序的预期结果。
计算机辅助语言教学
计算机辅助语言教学通过计算机与学生进行对话式教学，利用计算机的动画、语声和录像技术，提供逼真的模拟环境，帮助学生更好地学习和练习语言。
自然语言处理（NLP）
自然语言处理是计算机科学和语言学的一个分支，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。NLP的应用包括机器翻译、文本生成、信息检索、语音识别、自动问答、文本分类、情感分析等。通过计算机算法和语言模型，NLP可以实现英语文本的分词、词性标注、句法分析、语义理解等处理。
机器翻译
机器翻译利用计算机技术和英语语言处理算法，将英语文本自动翻译成其他语言，或将其他语言翻译成英语。这涉及到对源语言和目标语言的理解，以及在两者之间建立有效的信息传递桥梁。
语音识别和语音合成
通过计算机技术，可以将英语口语转换成文本，或将文本转换成自然流畅的英语语音。这涉及到声音信号的处理和转换，以及自然语言的理解和生成。
信息检索和知识图谱
通过计算机技术和英语语料库，可以实现英语文本的检索和知识图谱的构建，帮助用户获取相关信息和知识。这涉及到对大量文本内容的有效组织和分类。
语言学习和教育
结合计算机技术，可以开发英语学习软件和在线教育平台，提供英语学习资源、语法练习、口语对话等功能，帮助学习者提高英语水平。这涉及到交互式学习环境的设计和实现。
自动化办公和智能助手
通过计算机技术和英语语言处理，可以实现自动化办公和智能助手功能，如自动回复邮件、智能日程安排、语音助手等。这涉及到对日常任务的自动化处理和对用户需求的智能响应。
总结来说，语言与计算机结合主要通过编程语言、计算机辅助教学、自然语言处理、机器翻译、语音识别、信息检索、语言学习和教育、自动化办公和智能助手等多种方式实现。这些技术和应用不仅提高了计算机的处理能力，也极大地丰富了人类与计算机的交流方式。