收藏！「自然語言處理（NLP）」全球學術界」巨佬「資訊大盤點（一）！

• 2020 年 1 月 16 日
• 筆記

本文主要參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96020318

引言

人工智慧發展迅速，近幾年自然語言處理已經成為熱門研究方向，根據這些會議和期刊上近10年發表論文的引用情況（根據Goolge Scholar）生成了高引學者列表，供大家收藏參考學習。

正文開始

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First Blood

1、Ryan T. Mcdonald(瑞安·麥克唐納)

個人主頁：ryanmcd.github.io/ 學術成就：h-index: 55   論文數: 100   引用數 : 15672 個人介紹： 瑞安·麥克唐納是Google的一名研究科學家，當前已經工作了10多年了!在Google之前，在賓夕法尼亞大學完成了博士學位，在多倫多大學完成了理學學士學位。主要研究方向是：用於機器翻譯、問題回答、意見分析以及資訊檢索的核心演算法和模型。

2、Ryan T. Mcdonald（瑞安·麥克唐納）

個人主頁：ryanmcd.github.io/ 學術成就：h-index: 55   論文數: 100   引用數 : 15672 個人介紹：     瑞安·麥克唐納是Google的一名研究科學家，當前已經工作了10多年了。在Google之前，他在賓夕法尼亞大學完成了博士學位，在多倫多大學完成了理學學士學位，其主要研究用於機器翻譯、問答、意見分析以及資訊檢索的核心演算法和模型。

3、Mirella Lapata

個人主頁：homepages.inf.ed.ac.uk/ 學術成就：h-index: 65   論文數: 230   引用數 : 13283 個人介紹：     Mirella Lapata是愛丁堡大學資訊學院的電腦科學家和教授。她研究主要集中在從結構化和非結構化數據中表示、提取和生成語義資訊的計算模型，包括文本和其他形式，如影像、影片和大規模知識庫。其研究的首要目標是使電腦能夠理解請求並對其採取行動，處理和聚合大量數據，並基於這些數據傳遞資訊。對於所有這些任務來說，至關重要的是從自然語言文本中提取和表示含義、在內部存儲含義以及處理存儲的含義以獲得進一步結果的模型。

4、Michael Collins（邁克爾·柯林斯）

個人主頁：cs.columbia.edu/~mcolli 學術成就：h-index: 60   論文數: 134   引用數 : 26224 個人介紹：     邁克爾·柯林斯於1998年12月在賓夕法尼亞大學獲得了電腦科學博士學位。從1999年1月到2002年11月是AT&T實驗室的研究員，從2003年1月到2010年12月是麻省理工學院的助理/副教授。於2011年1月進入哥倫比亞大學同時也是GoogleNYC的一名研究科學家。主要研究方向是自然語言處理和機器學習。另外他的課程不錯而且有詳細的筆記（點開他的主頁就可以看到）。

5、Daniel S. Weld（丹尼爾·S·韋爾德）

個人主頁：cs.washington.edu/peopl 學術成就：h-index: 97   論文數: 320   引用數 : 40948 個人介紹：     Daniel S. Weld是華盛頓大學電腦科學與工程的Thomas J. Cable / WRF教授。他在1989年獲得總統青年研究員獎，1990年獲得海軍研究辦公室青年研究員獎，1999年被授予AAAI研究員，2005年被授予ACM研究員。Dan是ACM雜誌的區域編輯，是AI研究雜誌的創始編輯，是計算智慧和人工智慧的客座編輯，是AAAI-96的項目主席。丹已經出版了兩本書和許多技術論文。其主要研究方向為：人工智慧、互聯網系統、人機交互、自然語言處理。看簡歷這位大佬的最近的論文好像都是掛名字，並且已經財富自由到處悠閑自在了，膜拜~

6、Dan Roth（丹·羅斯）

個人主頁：cis.upenn.edu/~danroth/ 學術成就：h-index: 73   論文數: 439   引用數 : 22491 個人介紹：     丹·羅斯在自然語言理解方面的工作重點一直是約束條件模型的開發——一個用於(聯合)學習和支援全局推斷的整數線性規劃方法。在這個框架中，我們研究了基礎學習和推理問題——從間接監督學習到響應驅動學習、分解學習到平攤推理——並解決了語義和資訊提取中的多個問題。特別是，我們開發了語義角色標記、共同引用解析、文本隱含、命名實體識別、以及資訊提取問題的最新解決方案和系統。我最近的許多工作也強調了附帶監督的概念，以避開監督複雜問題的固有困難。

7、Marcello Federico （馬塞洛·費德里科）

個人主頁：hlt-mt.fbk.eu/people/pr 學術成就：h-index: 39   論文數: 205   引用數 : 13243 個人介紹：     馬塞洛·費德里科(Marcello Federico)是布魯諾·基斯勒基金會(Fondazione Bruno Kessler) HLT-MT研究部門的負責人，該基金會是一家由政府資助的研究機構，與義大利特倫託大學(University of Trento)關係密切。作為HLT-MT部門的負責人，他負責監督約15名研究人員和博士生的工作。他的研究專長是統計機器翻譯、口語翻譯、統計語言建模、資訊檢索和語音識別。在這些領域，他與人合著了150多篇科學論文，參與了20個國際和國家項目，並與人合作開發了廣泛使用的機器翻譯和語言建模軟體包。

8、Nicola Bertoldi

個人主頁：ryanmcd.github.io/ 學術成就：h-index: 24   論文數: 85   引用數 : 10529 個人介紹：     2005年，在義大利特倫託大學數學系獲得了數學博士學位，師承Roberto Battiti教授和Marcello Federico博士，主要研究方向是多語言自然語言處理領域，尤其對文本和語音的機器翻譯、電腦輔助翻譯和語言建模感興趣。以往的研究主要集中在資訊檢索和語音翻譯方面，過去和現在一直都在參與由歐洲共同體或地區政府資助的項目。

9、Hieu Hoang

個人主頁：statmt.org/hieu/ 學術成就：h-index: 18   論文數: 38   引用數 : 10031 個人介紹：     其主要研究方向是語言翻譯（將外語文檔自動翻譯成英語）當前他的小組利用翻譯和單語文本的大型數據集來學習統計模型的翻譯，目前的重點是神經模型。

10、Richard Zens

個人主頁：rzens.com/ 學術成就：h-index: 27   論文數: 55   引用數 : 7117 個人介紹：     Richard Zens的主要研究方向是自然語言處理的機器翻譯。

11、Ondrej Bojar

個人主頁：ufal.mff.cuni.cz/ondrej 學術成就：h-index: 26   論文數: 130   引用數 : 7723 個人介紹：     Ondrej Bojar主要研究集中在機器翻譯方面，包括從計算語言學到電腦科學、軟體工程、人工智慧等幾乎所有領域。

12、Christopher D. Manning

個人主頁：nlp.stanford.edu/mannin 學術成就：h-index: 118   論文數: 473   引用數 : 123637 個人介紹：     克里斯托弗·曼寧是斯坦福大學電腦科學和語言學教授。他的博士學位是1995年從斯坦福大學獲得的，在回到斯坦福之前，他曾在卡內基梅隆大學和悉尼大學擔任教職。他的研究目標是能夠智慧處理、理解和生成人類語言材料的電腦。曼寧專註於計算語言問題的機器學習方法，包括句法分析、計算語義和語用學、文本推理、機器翻譯和NLP的遞歸深度學習。他是ACM研究員、AAAI研究員和ACL研究員，並與人合著了統計自然語言處理和資訊檢索方面的主要教材。他是斯坦福NLP小組(@stanfordnlp)的成員。

13、Mark Dredze

個人主頁：cs.jhu.edu/~mdredze/ 學術成就：h-index: 51   論文數: 238   引用數 : 11401 個人介紹：     Mark Dredze是約翰·霍普金斯大學電腦科學副教授。其主要研究方向:研究開發應用於社交媒體分析、公共衛生和臨床資訊學的語言統計模型。

14、Yoshua Bengio

個人主頁：mila.quebec/en/yoshua-b 學術成就：h-index: 150   論文數: 808   引用數 : 196503 （神一樣的存在） 個人介紹：     Yoshua Bengio是電腦科學與運籌學系的全職教授，機器學習實驗室(MILA)主任，CIFAR項目的CIFAR神經計算和自適應感知項目的聯合主任，加拿大統計學習演算法研究主席，他也是NSERC-Ubisoft工業主席。他的主要研究目標是理解產生智力的學習原理。他教授一門機器學習的研究生課程(IFT6266)，並管理一大群研究生和博士後。他的研究被廣泛引用(2015年初Google學者發現超過22000次引用，h指數為60)。yobengio目前是《機器學習研究雜誌》的行動編輯，《神經計算雜誌》的副編輯，《機器學習的基礎和趨勢》的編輯，並一直是《機器學習雜誌》和《IEEE神經網路學報》的副編輯。2019年，他獲得了ACM A.M.圖靈獎，「計算領域的諾貝爾獎」，與Geoffrey Hinton和Yann LeCun共同獲得了概念和工程上的突破，這些突破使得深度神經網路成為計算的關鍵組成部分。

15、Philipp Koehn

個人主頁：cs.jhu.edu/~phi/ 學術成就：h-index: 61   論文數: 263   引用數 : 36821 個人介紹：     Philipp Koehn（1971年8月1日出生於西德州埃爾蘭根）是機器翻譯領域的電腦科學家和研究員。他的主要研究方向是統計機器翻譯，並且他是基於短語機器翻譯方法的發明者之一，該方法是基於短語的統計翻譯方法的一個子領域。

16、Chris Dyer

個人主頁：cs.cmu.edu/~cdyer/ 學術成就：h-index: 51   論文數:202   引用數 : 12796 個人介紹：     其主要研究興趣在於機器學習，自然語言處理和語言學的交叉融合。 大部分工作的一個統一主題是多語言。 當前感興趣的一些話題包括：機器翻譯用於語言處理的神經網路模型計算形式和語音的NLP（在嘈雜的文本上（Twitter，新浪微博等））語言建模特徵歸納和表示學習無監督、半監督學習貝葉斯技術大數據演算法和概率音樂模型。

17、Chris Callison-Burch

個人主頁：cis.upenn.edu/~ccb/inde 學術成就：h-index: 49  論文數:190   引用數 : 20682 個人介紹：     Chris Callison-Burch是賓夕法尼亞大學電腦與資訊科學系的副教授。 在加入Penn之前，他曾在約翰·霍普金斯大學語言與言語處理中心任教6年；曾擔任ACL 2017會議的主席，以及EMNLP 2015會議的計劃聯席主席；2011年至2013年擔任NAACL執行董事會主席；2015年至2017年擔任SIGDAT秘書長兼財務主管；曾在ACL（TACL）和計算語言學期刊的編輯委員會任職。有100多種出版物，被引用超過10,000次。他是斯隆研究院士，除了獲得DARPA和NSF的資助外，還獲得了Google，Microsoft，Amazon和Facebook的教師研究獎。主要研究興趣包括自然語言處理和眾包。

18、Alexandra Birch

個人主頁：homepages.inf.ed.ac.uk/ 學術成就：h-index: 26   論文數:67   引用數 : 12762 個人介紹：     Alexandra Birch是愛丁堡大學資訊學院語言，認知和計算研究所（ILCC）的EPSRC創新研究員。 她主要致力於在機器翻譯領域（包括重新排序，評估，語義和口語翻譯）。 最近的興趣集中在神經機器翻譯上，其中當前使用子詞單位和單語言數據的進展已經超過了最新的基準。 總的來說，她對如何將計算語言學和機器學習結合起來以提供引人注目的NLP應用感興趣。 她的大部分工作是與STATMT組和CSTR組一起完成的。

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