NLP巨佬 - 全球学术界知名学者教授信息大盘点（全）.pdf

酷拉皮卡

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2022-11-11

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本文是学术大佬资料整理得合集（共计86位），他们都是自然语言处理（NLP）方面得权威专家。如果你

还在迷茫找不到方向，又或者要留学不知道找哪个导师，那么你可以看一下这些大佬们的研究方向和主页，希

望对你能有所帮助。

==关注 AINLPer (https://mp.weixin.qq.com/s/HdS-uBHHxFKCxm0aCVekNw) ，回复：全球巨佬获取

PDF版（全）==

最后，作者整理这些资料实属不易，请给个赞吧。

1、Ryan T. Mcdonald【Google】

个人主页：https://ryanmcd.github.io/ (https://ryanmcd.github.io/)

学术成就：h-index: 55 论文数: 100 引用数 : 15672

个人介绍：

瑞安·麦克唐纳是谷歌的一名研究科学家，当前已经工作了10多年了!在谷歌之前，在宾夕

法尼亚大学完成了博士学位，在多伦多大学完成了理学学士学位。主要研究方向是：用于机器

翻译、问题回答、意见分析以及信息检索的核心算法和模型。

2、Lev Arie Ratinov【Google】

个人主页：http://oldweb.cs.bgu.ac.il/faculty/person/lev-arie.html

(http://oldweb.cs.bgu.ac.il/faculty/person/lev-arie.html)

学术成就：h-index: 15 论文数: 28 引用数 : 4433

个人介绍：

Lev Arie Ratinov曾经专门研究使用机器学习进行自然语言处理（NLP），尤其是信息提

取，文本分类等。其重点是使用百科全书知识和半监督学习来减少注释工作并提供快速有效的

解决方案，科学界和行业。

3、Mirella Lapata【爱丁堡大学】

个人主页：https://homepages.inf.ed.ac.uk/mlap/index.php?page=index

(https://homepages.inf.ed.ac.uk/mlap/index.php?page=index)

学术成就：h-index: 65 论文数: 230 引用数 : 13283

个人介绍：

Mirella Lapata是爱丁堡大学信息学院的计算机科学家和教授。她研究主要集中在从结构化

和非结构化数据中表示、提取和生成语义信息的计算模型，包括文本和其他形式，如图像、视

频和大规模知识库。其研究的首要目标是使计算机能够理解请求并对其采取行动，处理和聚合

大量数据，并基于这些数据传递信息。对于所有这些任务来说，至关重要的是从自然语言文本

中提取和表示含义、在内部存储含义以及处理存储的含义以获得进一步结果的模型。

4、Michael Collins【哥伦比亚大学】

个人主页：http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/ (http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/)

学术成就：h-index: 60 论文数: 134 引用数 : 26224

个人介绍：

迈克尔·柯林斯于1998年12月在宾夕法尼亚大学获得了计算机科学博士学位。从1999年1

月到2002年11月是AT&T实验室的研究员，从2003年1月到2010年12月是麻省理工学院的助理/

副教授。于2011年1月进入哥伦比亚大学同时也是谷歌NYC的一名研究科学家。主要研究方向

是自然语言处理和机器学习。另外他的课程不错而且有详细的笔记（点开他的主页就可以看

到）。

5、Daniel S. Weld【华盛顿大学】

个人主页：https://www.cs.washington.edu/people/faculty/weld

(https://www.cs.washington.edu/people/faculty/weld)

学术成就：h-index: 97 论文数: 320 引用数 : 40948

个人介绍：

Daniel S. Weld是华盛顿大学计算机科学与工程的Thomas J. Cable / WRF教授。他在

1989年获得总统青年研究员奖，1990年获得海军研究办公室青年研究员奖，1999年被授予

AAAI研究员，2005年被授予ACM研究员。Dan是ACM杂志的区域编辑，是AI研究杂志的创始

编辑，是计算智能和人工智能的客座编辑，是AAAI-96的项目主席。丹已经出版了两本书和许

多技术论文。其主要研究方向为：人工智能、互联网系统、人机交互、自然语言处理。看简历

这位大佬的最近的论文好像都是挂名字，并且已经财富自由到处悠闲自在了，膜拜~

6、Dan Roth【宾夕法尼亚大学】

个人主页：https://www.cis.upenn.edu/~danroth/ (https://www.cis.upenn.edu/~danroth/)

学术成就：h-index: 73 论文数: 439 引用数 : 22491

个人介绍：

丹·罗斯在自然语言理解方面的工作重点一直是约束条件模型的开发——一个用于(联合)学

习和支持全局推断的整数线性规划方法。在这个框架中，我们研究了基础学习和推理问题——

从间接监督学习到响应驱动学习、分解学习到平摊推理——并解决了语义和信息提取中的多个

问题。特别是，我们开发了语义角色标记、共同引用解析、文本隐含、命名实体识别、以及信

息提取问题的最新解决方案和系统。我最近的许多工作也强调了附带监督的概念，以避开监督

复杂问题的固有困难。

7、Marcello Federico 【HLT-MT】

个人主页：https://hlt-mt.fbk.eu/people/profile/federico (https://hlt-

mt.fbk.eu/people/profile/federico)

学术成就：h-index: 39 论文数: 205 引用数 : 13243

个人介绍：

马塞洛·费德里科(Marcello Federico)是布鲁诺·基斯勒基金会(Fondazione Bruno Kessler)

HLT-MT研究部门的负责人，该基金会是一家由政府资助的研究机构，与意大利特伦托大学

(University of Trento)关系密切。作为HLT-MT部门的负责人，他负责监督约15名研究人员和博

士生的工作。他的研究专长是统计机器翻译、口语翻译、统计语言建模、信息检索和语音识

别。在这些领域，他与人合著了150多篇科学论文，参与了20个国际和国家项目，并与人合作

开发了广泛使用的机器翻译和语言建模软件包。

8、Nicola Bertoldi【FBK】

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