NLP界都有哪些神级人物？

Posted 2023-04-09

首先想到的不应该是Michael Collins吗……Michael Collins (Columbia), Jason Eisner (JHU), David Yarowsky (JHU)三位师兄弟（David > Michael > Jason）均师承于Upenn的Mitchell Marcus教授，也就是著名的Penn Treebank的作者。这三位是NLP界公认的大神，研究领域各有侧重。collins/eisner对NLP结构学习领域贡献极大，yarowsky早年研究词义消歧，是著名的yarowsky algorithm的作者，后来做了很多跨语言学习的开创性工作。Michael Collins的学生中著名的有Terry Koo (Google), Percy Liang (Stanford), Luke Zettlemoyer (UW)；Jason Eisner的得意弟子当首推Noah Smith (CMU->UW)；David Yarowsky似乎没有什么特别杰出的学生。Stanford NLP掌门Chris Manning，以《统计自然语言处理基础》一书以及Stanford NLP (toolkit) 而闻名。Dan Jurafsky，著有《语音与语言处理》一书，具有深厚的语言学背景。稍微提一下Manning的学生Richard Socher，近几年声名鹊起，在dl4nlp领域风头一时无两，属年轻一代翘楚。

UCBerkeley的Dan Klein，早些年在无指导学习领域建树颇多。Percy Liang也是他的学生。

UIUC的Dan Roth，ChengxiangZhai（偏IR）；MIT的Regina Barzilay；哦，当然还有Brown大学的Eugene Charniak大神（Charniak parser），Brown大学也可算是没落的贵族了，和UPenn有点儿相似。欧洲方面，JoakimNivre (Uppsala University)，代表工作是基于转移的依存句法分析。Philipp Koehn，著名机器翻译开源系统Moses作者，14年加入JHU。当然，在工业界也是NLP群星璀璨。Google有Fernando Pereira坐镇，此外还有Ryan McDonald，Slav Petrov等句法分析领域绕不开的名字；而最近Michael Collins也加入了Google；IBM则有Kenneth Church；提一嘴Tomas Mikolov (Facebook)吧，word2vec作者，虽然他严格意义上并不属于NLP核心圈子，但是不得不说，近两年acl/emnlp近半数文章都给他贡献了citation，能做到这种程度的人极少。以上我提到的人都是对NLP领域有重要基础性贡献并经过时间考验的（citation超过或者接近1W），除了以上提到的，还有很多非常优秀的学者，比如Kevin Knight，Daniel Marcu， Mark Johnson，Eduard Hovy，Chris Callison-Burch，年轻一代的David Chiang，Hal Daume III等。暂时想到的就这些人，水平有限，抛砖引玉。相对而言，虽然华人学者近几年在ACL/EMNLP等顶级会议上占据越来越重要的地位，但是对NLP领域具有重要基础性贡献的学者相对还是很少的。

参考技术A

Julia Hirschberg.据wiki上写，她今年入选美国国家工程院院士。目前职位是哥大cs chair(这中文应该咋翻译，系头)。而且她还是"among the first to combine Natural Language Processing (NLP) approaches to discourse and dialogue with speech research." 方向更偏computational linguistics/ pragmatics. 她的contribution主要在研究语言现象(code switching, hedge and cues, deception, multi-linguistics, prosody, etc.)，很多工作都是基于搭建corpus,纯pragmatic研究而非dl/ml模型。她也是最早开始关注discourse 和speech analysis的那批学者。如果有同学做对话要投interspeech，应该很熟悉她的名字。她在国内影响力没有其他人那么大的原因，我猜是因为语言现象的差异。很少听说国内有人关注pragmatics,或者用中文来做pragmatics.

参考技术B

林德康（Dekang Lin）：国际计算语言学学会会士（ACL Fellow）。前Google研究院高级管理科学家（senior staff research scientist），在加入Google之前担任加拿大阿尔伯塔大学计算机教授。他在自然语言处理及理解领域总共发表过90余篇论文，其研究总计被引用超过14000次。1985年毕业于清华大学计算机科学与技术专业，后赴英国求学，又转入加拿大阿尔伯塔大学读取计算机博士。先后任职阿尔伯塔大学副教授、正教授，任教期间主要从事自然语言理解研究.研究成果包括一款基于最简原则的英文语法分析器Minipar和一种用非监督学习同义词组的方法。后在美国Google研究院担任高级管理科学家，是Google搜索问答系统的创始人和技术负责人，领导了一个由科学家及工程师组成的团队，将Google搜索问答系统从一个基础研究项目逐步发展推广成为一个每天回答两千万问题的产品。

参考技术C Christoph manning，目前nlp领域公认首席专家

学自然语言处理，其实更应该学好英语

姑且不论这个微博里的观点你是否赞同，但是关于英语的重要性，对于NLPer来说，对于学习自然与处理来说，无论如何强调都不为过。很多同学入门NLP第一个问题就是有哪些NLP学习资源或者路径？我一般首先推荐的都是国外的经典书籍和课程，譬如自然语言处理综论SLP3，斯坦福大学早期经典NLP课程，以及近期深度学习自然语言处理热门课程CS224n，这些资源都是NLP领域大师级人物的书籍或者授课，都是第一手的优质学习资源，你第一个需要解决的问题就是英语。有时候真的非常羡慕现在的学生朋友，你们遇到了一个好时代，现在的学习资源真的是无比丰富，你们所面临的问题不是找资源，而是如何甄选优质的学习资源，当然，前提是你得学好英语。

关于如何学习英语，说一点个人经验。中学时代，英语对我来说有点鸡肋的感觉，不太喜欢那些语法，然后又不得章法的学习英语，导致英语是托后腿的课程，高考时英语的成绩也是最低的。到了大学，我花了很长时间寻找英语学习的方法论，印象比较深刻的是逆向英语学习法，听过和跟读过不少VOA慢速英语。期间，对我来说，影响最大的是来自当时新东方某个副校长（名字忘了）的一本关于如何学习英语的小册子，里面很多内容都忘了，但是有一个观点对我来说印象很深，大意就是“纯英文环境学习英文”，有几点建议很有意思：一个就是用英文解释单词的词典，另外一个就是按从易到难的顺序阅读纯英文分级读物，还有一个就是看无字幕的英文视频。关于第一点，我买了一本很厚的柯林斯英文词典，那本词典用简单的英文单词解释单词，在之后学习的过程中，遇到不懂的英文单词就翻，帮助很大。关于第二点，我在哈工大的图书管里找到了一批英文原版分级读物，从最简单的一级开始读起，直到读到最后一级，这个过程中印象最深的就是读到了小说的感觉，头脑中会浮现出书中的场景。关于第三点，印象最深的是看无字幕的friends，看了好多遍，另外一个就是当时收藏了不少英文电影DVD，还有就是下载和观看了不少探索发现节目。这个过程中英文的阅读能力和听力逐渐培养起来了。等到读研和工作时，强迫自己看英文版教材以及论文，逐渐养成查阅英文资料的习惯，甚至尝试写英文博客，不知不觉将英语变成了工作语言。现在回头再看，其实学英语最核心的方法就是“用”，强迫自己用起来，逐渐养成习惯就可以了，“无他，唯手熟尔”。

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