收藏！！「自然语言处理（NLP）」全球学术界知名学者教授信息大盘点（全）！

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来源：AINLPer 微信公众号（点击了解一下吧）
编辑: ShuYini
校稿: ShuYini
时间: 2020-2-15

引言

    人工智能发展迅速，近几年自然语言处理已经成为热门研究方向，根据这些会议和期刊上近10年发表论文的引用情况（根据Goolge Scholar）生成了高引学者列表，供大家收藏参考学习。

    本篇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。

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    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/
**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
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
**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/
**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
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/
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
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】

个人主页：https://ryanmcd.github.io/
**学术成就：**h-index: 24   论文数: 85   引用数 : 10529
个人介绍：
    2005年，在意大利特伦托大学数学系获得了数学博士学位，师承Roberto Battiti教授和Marcello Federico博士，主要研究方向是多语言自然语言处理领域，尤其对文本和语音的机器翻译、计算机辅助翻译和语言建模感兴趣。以往的研究主要集中在信息检索和语音翻译方面，过去和现在一直都在参与由欧洲共同体或地区政府资助的项目。

9、Hieu Hoang【爱丁堡大学】

个人主页：http://statmt.org/hieu/
学术成就：h-index: 18   论文数: 38   引用数 : 10031
个人介绍：
    其主要研究方向是语言翻译（将外语文档自动翻译成英语）当前他的小组利用翻译和单语文本的大型数据集来学习统计模型的翻译，目前的重点是神经模型。

10、Richard Zens【Google】

个人主页：http://www.rzens.com/
**学术成就：**h-index: 27   论文数: 55   引用数 : 7117
个人介绍：
    Richard Zens的主要研究方向是自然语言处理的机器翻译。

11、Ondrej Bojar【查尔斯大学】

个人主页：http://ufal.mff.cuni.cz/ondrej-bojar
**学术成就：**h-index: 26   论文数: 130   引用数 : 7723
个人介绍：
    Ondrej Bojar主要研究集中在机器翻译方面，包括从计算语言学到计算机科学、软件工程、人工智能等几乎所有领域。

12、Christopher D. Manning【斯坦福大学】

个人主页：https://nlp.stanford.edu/manning/
学术成就：h-index: 118   论文数: 473   引用数 : 123637
个人介绍：
    克里斯托弗·曼宁是斯坦福大学计算机科学和语言学教授。他的博士学位是1995年从斯坦福大学获得的，在回到斯坦福之前，他曾在卡内基梅隆大学和悉尼大学担任教职。他的研究目标是能够智能处理、理解和生成人类语言材料的计算机。曼宁专注于计算语言问题的机器学习方法，包括句法分析、计算语义和语用学、文本推理、机器翻译和NLP的递归深度学习。他是ACM研究员、AAAI研究员和ACL研究员，并与人合著了统计自然语言处理和信息检索方面的主要教材。他是斯坦福NLP小组(@stanfordnlp)的成员。

13、Mark Dredze【约翰霍普金斯大学】

个人主页：http://www.cs.jhu.edu/~mdredze/
学术成就：h-index: 51   论文数: 238   引用数 : 11401
个人介绍：
    Mark Dredze是约翰·霍普金斯大学计算机科学副教授。其主要研究方向:研究开发应用于社交媒体分析、公共卫生和临床信息学的语言统计模型。

14、Yoshua Bengio【蒙特利尔大学】

个人主页：https://mila.quebec/en/yoshua-bengio/
学术成就：h-index: 150   论文数: 808   引用数 : 196503 （神一样的存在）
个人介绍：
    Yoshua Bengio是计算机科学与运筹学系的全职教授，机器学习实验室(MILA)主任，CIFAR项目的CIFAR神经计算和自适应感知项目的联合主任，加拿大统计学习算法研究主席，他也是NSERC-Ubisoft工业主席。他的主要研究目标是理解产生智力的学习原理。他教授一门机器学习的研究生课程(IFT6266)，并管理一大群研究生和博士后。他的研究被广泛引用(2015年初谷歌学者发现超过22000次引用，h指数为60)。yobengio目前是《机器学习研究杂志》的行动编辑，《神经计算杂志》的副编辑，《机器学习的基础和趋势》的编辑，并一直是《机器学习杂志》和《IEEE神经网络学报》的副编辑。2019年，他**获得了ACM A.M.图灵奖，“计算领域的诺贝尔奖”，**与Geoffrey Hinton和Yann LeCun共同获得了概念和工程上的突破，这些突破使得深度神经网络成为计算的关键组成部分。

15、Philipp Koehn【约翰霍普金斯大学】

个人主页：http://www.cs.jhu.edu/~phi/
学术成就：h-index: 61   论文数: 263   引用数 : 36821
个人介绍：
    Philipp Koehn（1971年8月1日出生于西德州埃尔兰根）是机器翻译领域的计算机科学家和研究员。他的主要研究方向是统计机器翻译，并且他是基于短语机器翻译方法的发明者之一，该方法是基于短语的统计翻译方法的一个子领域。

16、Chris Dyer【卡内基梅隆大学】

个人主页：http://www.cs.cmu.edu/~cdyer/
**学术成就：**h-index: 51   论文数:202   引用数 : 12796
个人介绍：
    其主要研究兴趣在于机器学习，自然语言处理和语言学的交叉融合。 大部分工作的一个统一主题是多语言。 当前感兴趣的一些话题包括：机器翻译用于语言处理的神经网络模型计算形式和语音的NLP（在嘈杂的文本上（Twitter，新浪微博等））语言建模特征归纳和表示学习无监督、半监督学习贝叶斯技术大数据算法和概率音乐模型。

17、Chris Callison-Burch【宾夕法尼亚大学】

个人主页：https://www.cis.upenn.edu/~ccb/index.html
学术成就：h-index: 49  论文数:190   引用数 : 20682
个人介绍：
    Chris Callison-Burch是宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的副教授。 在加入Penn之前，他曾在约翰·霍普金斯大学语言与言语处理中心任教6年；曾担任ACL 2017会议的主席，以及EMNLP 2015会议的计划联席主席；2011年至2013年担任NAACL执行董事会主席；2015年至2017年担任SIGDAT秘书长兼财务主管；曾在ACL（TACL）和计算语言学期刊的编辑委员会任职。有100多种出版物，被引用超过10,000次。他是斯隆研究院士，除了获得DARPA和NSF的资助外，还获得了Google，Microsoft，Amazon和Facebook的教师研究奖。主要研究兴趣包括自然语言处理和众包。

18、Alexandra Birch【爱丁堡大学】

个人主页：http://homepages.inf.ed.ac.uk/abmayne/
学术成就：h-index: 26   论文数:67   引用数 : 12762
个人介绍：
    Alexandra Birch是爱丁堡大学信息学院语言，认知和计算研究所（ILCC）的EPSRC创新研究员。 她主要致力于在机器翻译领域（包括重新排序，评估，语义和口语翻译）。 最近的兴趣集中在神经机器翻译上，其中当前使用子词单位和单语言数据的进展已经超过了最新的基准。 总的来说，她对如何将计算语言学和机器学习结合起来以提供引人注目的NLP应用感兴趣。 她的大部分工作是与STATMT组和CSTR组一起完成的。

19、Liang Huang【俄勒冈州立大学】

个人主页：http://web.engr.oregonstate.edu/~huanlian/
**学术成就：**h-index: 25   论文数: 57   引用数 : 3321
个人介绍：
    黄梁目前是俄勒冈州立大学EECS的助理教授和美国百度研究所的杰出科学家(兼职)。在此之前，他曾在纽约城市大学(CUNY)担任了三年的助理教授，并在IBM沃森集团(Watson Group)担任兼职研究员。**他的大部分工作是开发快速算法和可证明的理论来加速大规模的自然语言处理、结构化机器学习和计算结构生物学。**他曾获得ACL 2008年最佳论文奖、多项最佳论文提名(ACL 2007、EMNLP 2008和ACL 2010)、两个谷歌教员研究奖(2010和2013)、一个Yahoo教员研究奖(2015)和一个Penn大学教学奖(2005)。他的研究得到了DARPA、NSF、谷歌和雅虎的支持。

20、Christopher Gerard Potts【斯坦福大学】

个人主页：https://web.stanford.edu/~cgpotts/
**学术成就：**h-index: 38  论文数: 109   引用数 : 12047
个人介绍：
    语言学教授，计算机科学教授，斯坦福CSLI自然语言处理小组指导者。其主要履历：
斯坦福大学语言学系教授(2016 -至今)
斯坦福语言与信息研究中心(CSLI)主任(2013 -至今)
斯坦福大学语言学系副教授(终身教授)(2009 – 2016)
马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校语言学系副教授(未获终身职位)(2008 – 2009)
马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校语言学系助理教授(2003 – 2008)

21、Roberto Navigli【罗马大学】

个人主页：http://wwwusers.di.uniroma1.it/~navigli/
**学术成就：**h-index: 52   论文数: 183   引用数 : 12178
个人介绍：
    Roberto Navigli是罗马大学计算机科学系的全职教授，也是语言计算实验室的成员。2007年，他获得了“La Sapienza”(2007年Marco Cadoli AIIA国家人工智能最佳博士论文奖)颁发的计算机科学博士学位。2013年，他获得了Marco Somalvico AIIA奖，该奖项每两年颁发给意大利人工智能领域最优秀的年轻研究人员，他为人工智能领域做出了重大的、高度创新的个人贡献。
他是BabelNet的创始人，BabelNet是全球最大的高质量多语言百科计算词典，是2017年人工智能杂志杰出论文奖的得主，该奖项被《卫报》和《时代》杂志报道。
他是CINI国家人工智能和智能系统实验室的指导委员会成员。

22、Hwee Tou Ng【新加坡国立大学】

个人主页：https://www.comp.nus.edu.sg/~nght/
**学术成就：**h-index: 56   论文数: 167   引用数 : 11329
个人介绍：
    吴伟斗教授是新加坡国立大学(NUS)计算机科学讲座教授，也是新加坡国立大学综合科学与工程研究生院的高级教员。他获得了美国德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学博士学位。他的研究重点是自然语言处理和信息检索，曾在计算语言学、人工智能研究杂志(JAIR)、ACM信息系统交易(TOIS)、ACL、NAACL、EMNLP、SIGIR、AAAI、IJCAI等重要期刊和会议上发表论文。他是计算语言学协会(ACL)的会员。在新加坡国立大学，他目前担任淡马锡国防系统研究所(TDSI)副主任，他曾是新加坡-麻省理工学院联盟(SMA)计算机科学项目联合主席和计算学院副院长(研究)。

23、Andrew Maas【斯坦福大学】

个人主页：http://ai.stanford.edu/~amaas/
**学术成就：**h-index: 19   论文数: 29   引用数 : 6203
个人介绍：
    2009年5月，在卡内基梅隆大学完成了计算机科学和认知科学的学士学位，并辅修了计算神经科学。2015年，在斯坦福大学(Stanford University)完成了计算机科学博士学位，导师是Andrew Ng和Dan Jurafsky。论文探索了大规模的深度学习口语和书面语言的任务。我的研究得到了国家科学基金研究生奖学金的支持。2015年至2016年，在Semantic Machines(被微软收购)担任研究人员，**从事口语理解的深度学习。**直到2019年，他还是“漫游分析”的联合创始人，一直在为医疗保健构建一个语言提取平台。

24、Timothy Baldwin【墨尔本大学】

个人主页：https://people.eng.unimelb.edu.au/tbaldwin/
**学术成就：**h-index: 49  论文数: 139   引用数 : 8093
个人介绍：
    Timothy Baldwin教授，当前是墨尔本大学计算与信息系统学院教授，ARC医学技术认知计算培训中心主任，墨尔本工程学院副院长。2013年至2016年，他是ARC未来研究员，此前曾在剑桥大学、华盛顿大学、东京大学、萨尔大学和NTT通信科学实验室担任访问职位。**他的研究兴趣包括社交媒体的文本挖掘、深度学习、计算词汇语义、信息提取和web挖掘。**Tim于1995年在墨尔本大学获得理学士学位(CS/数学)和理学士学位(语言学/日语)，并于1998年和2001年分别在东京理工学院获得了理学士学位(CS)和博士学位(CS)。在进入墨尔本大学之前，他是斯坦福大学语言与信息研究中心的高级研究工程师(2001-2004)。

25、Dan Jurafsky【斯坦福大学】

个人主页：https://web.stanford.edu/~jurafsky/
**学术成就：**h-index: 87   论文数: 276   引用数 : 49095
个人介绍：
    Dan Jurafsky是斯坦福大学语言学教授和计算机科学教授。1983年获得语言学学士学位，1992年在加州大学伯克利分校获得计算机科学博士学位，1992-1995年在国际计算机科学研究所获得博士后学位，并在科罗拉多大学博尔德分校任教，直到2003年搬到斯坦福大学。他的研究广泛涉及计算语言学;主要研究内容主要包括自然语言理解，机器翻译，口语和会话，人类和机器处理之间的关系，以及自然语言处理在社会和行为科学中的应用。他还从事食品语言学和汉语语言学的研究。他是2002年麦克阿瑟奖学金的获得者，是广泛使用的教科书“语言和语言处理”的合著者之一，与克里斯·曼宁共同创建了第一个大规模开放的在线课程，斯坦福大学的自然语言处理课程。

26、Stephen Clark【DeepMind】

个人主页：https://sites.google.com/site/stephenclark609/
**学术成就：**h-index: 40   论文数: 88   引用数 : 5784
个人介绍：
    他现在是DeepMind的全职研究科学家。此前，他在英国大学工作了18年，先是在爱丁堡大学(University of Edinburgh)担任博士后研究员;当时他是牛津大学计算机科学系的教员，也是牛津大学Keble学院的研究员;最后是作为剑桥大学计算机科学与技术系的一名教员。他拥有苏塞克斯大学计算机科学和人工智能博士学位，剑桥大学冈维尔和凯斯学院哲学硕士学位。他曾获得ERC整合者和概念验证奖助金(2012-2018年)、计算语言学协会欧洲分会主席(2011-2015年)、ACL旗舰会议项目联合主席(2010年)。他是计算语言学协会学报的行动编辑，曾在计算语言学、人工智能研究期刊、计算机语音和语言以及自然语言工程期刊的编委会任职。他在自然语言处理、计算语言学和机器学习的交叉领域进行研究，之前的工作主要集中在自然语言文本的句法和语义分析上。他目前的研究重点是在现实虚拟环境中人工智能对语言的习得。

27、Chengxiang Zhai 【伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校】

个人主页：http://czhai.cs.illinois.edu/
**学术成就：**h-index: 86   论文数: 451   引用数 : 32601
个人介绍：
    翟成祥是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系工程系的Donald Biggar Willett教授，他还在卡尔·r·沃斯基因组生物学研究所、统计系和信息科学学院担任联合教授。1990年获得南京大学计算机科学博士学位，2002年获得卡内基梅隆大学语言与信息技术博士学位。1997年至2000年，他在千里眼公司(Clairvoyance Corp.)担任研究科学家和高级研究科学家。**他的研究主要包括信息检索、数据挖掘、自然语言处理、机器学习及其在生物医学信息学和智能教育系统等领域的应用。**他在这些领域发表了300多篇论文，谷歌学者h指数73，拥有5项专利。他在Coursera上开设了两门大规模开放在线课程(mooc)，分别涉及文本检索和搜索引擎，以及文本挖掘和分析。

28、Jing Jiang【新加坡管理大学】

个人主页：http://www.mysmu.edu/faculty/jingjiang/
**学术成就：**h-index: 38   论文数: 123   引用数 : 10549
个人介绍：
    Jing Jiang拥有伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的计算机科学博士学位并在斯坦福大学获得了计算机科学的理学学士和理学硕士学位。当前是新加坡管理大学信息系统学院的副教授。**其主要研究方向是文本挖掘，即利用自然语言处理、机器学习和数据挖掘技术从文本数据中发现有用的信息和知识。**当前主要应用场景集中在分析社交媒体内容，包括微博和论坛。

29、David Chiang（蒋伟）【美国圣母大学】

个人主页：https://www3.nd.edu/~dchiang/
**学术成就：**h-index: 31   论文数: 106   引用数 : 6178
个人介绍：
    他的研究领域是自然语言处理，这是计算机科学的一个分支，目的是使计算机能够理解和产生人类语言。他具体的研究内容是语言翻译，分析句法等。

30、Claire Cardie【康奈尔大学】

个人主页：https://www.cs.cornell.edu/home/cardie/
学术成就：h-index: 69   论文数: 242   引用数 : 20645
个人介绍：
    Claire Cardie主要研究领域是自然语言处理(NLP)，目标是开发算法和系统，极大地提高用户从在线文本中查找、吸收和提取信息的能力。他的团队研究通常在两个互补的层次上进行:1、为大规模的自然语言处理任务构建真实的系统；2、开发技术来解决自然语言的语法、语义和语用分析中的潜在理论问题。

31、Yejin Choi【华盛顿大学】 看照片是个美女~~

个人主页：https://homes.cs.washington.edu/~yejin/
**学术成就：**h-index: 39   论文数: 136   引用数 : 8593
个人介绍：
    Yejin Choi是华盛顿大学Paul G. Allen计算机科学与工程学院副教授，语言学系副教授，统计与社会科学中心副研究员。她也是艾伦人工智能研究所的高级研究经理。她是2013年ICCV的Marr奖(最佳论文奖)的共同授予者，2018年Borg Early Career award (BECA)的授予者，并被提名为2016年IEEE AI的10大看点之一。她在康奈尔大学获得了计算机科学博士学位(导师:Claire Cardie教授)，并在韩国首尔国立大学获得了计算机科学与工程学士学位。对比较长的语言环境进行建模，模拟跟踪故事或叙事中的单词表征；让模型学习写作，并将物理常识和社会常识整合到讲故事中。

32、Oren Etzioni【华盛顿大学】

个人主页：https://allenai.org/team/orene/
**学术成就：**h-index: 98   论文数: 301   引用数 : 47786
个人介绍：
    Oren Etzioni博士是艾伦人工智能研究所的首席执行官。自1991年以来，他一直是华盛顿大学的计算机科学系教授，获得许多奖项包括西雅图的极客(2013),罗伯特·Engelmore纪念奖(2007)、IJCAI杰出论文奖(2005)、AAAI研究员(2003)等。他同时还是几家公司的创始人或联合创始人，其中包括Farecast(2008年卖给微软)和Decide(2013年卖给eBay)，他还撰写了100多篇技术论文，被引用次数超过2.5万次。**Oren的研究目标是解决人工智能的基本问题，特别是文本知识的自动学习。**奥伦1991年在卡内基梅隆大学获得博士学位，1986年在哈佛大学获得学士学位。

33、Ralph Grishman【纽约大学】

个人主页：https://cs.nyu.edu/grishman/index.htm
**学术成就：**h-index: 65   论文数: 336   引用数 : 19948
个人介绍：
    Grishman是一位很资深的老教授了，他是Proteus项目的创始人，该项目在自然语言处理方面进行了广泛的研究。其主要关注的是信息提取的问题，该项目的长期目标是构建这么一个系统，该系统可以自动找到您正在寻找的信息，挑选出最有用的部分，并以您喜欢的语言以正确的细节级别呈现出来。

34、Simone Paolo Ponzetto【曼海姆大学】

个人主页：https://www.uni-mannheim.de/dws/people/professors/prof-dr-simone-paolo-ponzetto/
学术成就：h-index: 27   论文数: 135   引用数 : 5477
个人介绍：
    Simone Paolo Ponzetto的主要方向有知识提取：无监督和弱监督信息提取、多语言本体学习、大型文本集合和协同构建资源中的关系发现。自然语言处理：词汇语义(词义消歧、基于知识和语义相似的分布方法)；自然语言理解（NLU）：实体消歧和分类、共指消解、语篇连贯、自动文档摘要等。

35、 Ivan Titov【爱丁堡大学】

个人主页：http://ivan-titov.org/
**学术成就：**h-index: 25   论文数: 75   引用数 : 3194
个人介绍：
    他是爱丁堡大学信息学院语言认知与计算研究所的副教授(读者)。我也是阿姆斯特丹大学逻辑、语言和计算学院的兼职教师。**其主要研究方向是自然语言处理(包括语义和语法)和机器学习。**担任过*SEM2016和CoNLL2018的PC联席主席，ACL2019高级区域主席，2016 ACL, EMNLP 2014, EACL 2012, ICLR2017和ICLR2019,NIP2017, IJCAI 2011高级PC成员。

36、Eduard H. Hovy【卡内基梅隆大学】

个人主页：https://www.cs.cmu.edu/~hovy/
学术成就：h-index: 68   论文数: 257   引用数 : 23388
个人介绍：
    Eduard H. Hovy是卡内基梅隆大学语言技术研究所的研究教授。其NLP方向研究比较广泛，包括语义方面(如文本分析、事件检测、文本摘要、问题回答、文本挖掘、文本注释、机器翻译等)；社交媒体方面(如事件探测和跟踪、情绪和观点分析,和作者概要创建)；分析非文本信息(如表格)的语义等。

37、Mo Yu(于 墨)【IBM Research AI】

个人主页：https://researcher.watson.ibm.com/researcher/view_person_pubs.php?person=us-yum&t=1
**学术成就：h-index: 24   论文数: 83   引用数 : 2747
个人介绍：
    于墨是IBM AI研究中心的研究员。其主要研究方向是NLP的信息提取、问题回答、元学习和学习方法表示。**于墨于2016年1月在哈尔滨工业大学获得博士学位。在IBM之前，我曾在2014-2015年与Mark Dredze教授和Raman Arora教授一起在约翰霍普金斯大学做访问学者。2012-2013年访问百度NLP组;2008年和2010年访问了微软亚洲研究院。

38、Noah A. Smith【华盛顿大学】

个人主页：https://homes.cs.washington.edu/~nasmith/
**学术成就：**h-index: 63   论文数: 302   引用数 : 19154
个人介绍：
    Noah Smith于2015年秋季来到UW CSE。从2006年到2015年，他在卡内基梅隆大学计算机科学学院任教。诺亚被广泛认为是自然语言处理领域的领军人物，在核心算法和创新应用领域都做出了重大贡献。他的荣誉包括计算语言学协会颁发的最佳句法分析论文奖，以及统计机器翻译研讨会颁发的五年回顾奖，以表彰他在功能丰富的机器翻译方面的工作。他最近在努力尝试将NLP和社会科学连接在一起，例如，利用Twitter上的帖子来模拟词语使用的地理变化，不用投票就能预测民意，以及自动测量消费者心理活动等。

39、Nathanael Chambers【斯坦福大学】

个人主页：https://www.usna.edu/Users/cs/nchamber/
**学术成就：**h-index: 25   论文数: 60   引用数 : 3660
个人介绍：
    Nathanael Chambers于2011年6月在斯坦福大学完成他的计算机科学博士学位。**他的研究兴趣集中在自然语言理解和从大量文本中获取知识，而人类的监督很少。**在进入斯坦福大学之前，他在佛罗里达人类和机器认知研究所(Florida Institute for Human and Machine Cognition)担任助理研究员，主要研究人机界面、对话系统和知识表示。他在2003年获得了罗切斯特大学的计算机科学硕士学位，并发表了20多篇经过同行评议的文章。

40、Jeffrey T. Hancock【斯坦福大学】

个人主页：https://comm.stanford.edu/faculty-hancock/
学术成就：h-index: 49  论文数: 118  引用数 : 11889
个人介绍：
    杰夫·汉考克(Jeff Hancock)是斯坦福社会媒体实验室的创始主任，也是斯坦福大学传播系的教授。汉考克教授和他的团队致力于理解社交媒体中的心理和人际过程。该团队专门使用计算语言学和实验来了解我们使用的词汇如何揭示心理和社会动态，如欺骗和信任、情感动态、亲密关系和社会支持。最近，汉考克教授开始研究人们对社交媒体算法的心理模型，以及与计算社会科学相关的伦理问题。

41、Myle Ott【Facebook’s AI Research group (FAIR)】

个人主页：https://myleott.com/
**学术成就：**h-index: 14  论文数: 25  引用数 : 1808
个人介绍：
    Myle Ott当前是Facebook人工智能研究小组(FAIR)的一名研究工程师，专注于机器翻译和文本生成项目。在加入Facebook之前，Myle Ott在康奈尔大学(Cornell University)的NLP小组完成了的博士学位，在那里，我的研究探索了识别社交媒体文本中的欺骗和情绪的方法。

42、Mihai Surdeanu【亚利桑那大学】

个人主页：https://surdeanu.info/mihai/
**学术成就：h-index: 38  论文数: 134  引用数 : 11741
个人介绍：
    Mihai Surdeanu在亚利桑那大学的计算机科学系的主要任务是研究语言学和认知科学。在来亚利桑那之前，他是斯坦福NLP小组的研究科学家以及Lex Machina的首席科学家。他当前从事系统处理和自然语言文本的意义提取，如问题回答(回答自然语言问题)，信息提取(将自由文本转换成结构化的关系和事件)。**我主要关注可解释的模型，即在这种方法中，计算机可以用人类可理解的语言解释它为什么要做决定。

43、Percy Liang【斯坦福大学】

个人主页：https://cs.stanford.edu/~pliang/
学术成就：h-index: 43  论文数: 151  引用数 : 9703
个人介绍：
    他的主要目标是开发可靠的对话系统，可以有效地与人沟通，并随着时间的推移通过交互进行改进。他比较看重高效和可重复的研究。并且一直在开发CodaLab Worksheets，这个平台允许研究人员通过维护实验从原始数据到最终结果的完整来源来运行和管理他们的实验。其中CodaLab Worksheets的地址为：https://worksheets.codalab.org/

44、Heng Ji【伊利诺伊大学】

个人主页：https://blender.cs.illinois.edu/hengji.html
**学术成就：**h-index: 42  论文数: 236  引用数 : 5734
个人介绍：
    Heng Ji当前是伊利诺伊大学香槟分校计算机科学系教授。她在清华大学获得了计算语言学的学士和硕士学位，在纽约大学获得了计算机科学的硕士和博士学位。她的研究方向主要是自然语言处理，特别是信息提取和知识库填充。最近她在招聘研究科学家，博士后，博士/硕士/本科RAs，项目经理和软件工程师。有兴趣可以关注一下她的主页。

45、Ari Rappoport【希伯来大学】

个人主页：https://www.cse.huji.ac.il/~arir/
学术成就：h-index: 39  论文数: 129  引用数 : 5668
个人介绍：
    Ari Rappoport是以色列耶路撒冷希伯来大学的副教授。我的主要贡献是在神经科学领域，2017年12月他完成了一个全面的大脑理论（这是一个生物学理论，用神经元和蛋白质来描述。它是全面的，包括所有的主要现象，包括运动控制，功能状态，语言，和思想。它是具体的，而不是抽象的，表明高层次的认知是如何从低层次的生物过程中产生的）。我的计算机科学领域的兴趣是语言(计算语言学，自然语言处理(NLP))，从认知科学和机器学习的角度。

46、Furu Wei【微软亚洲研究院】

个人主页：https://www.microsoft.com/en-us/research/people/fuwei/
学术成就：h-index: 41  论文数: 152  引用数 : 6850
个人介绍：
    Furu Wei是微软亚洲研究院自然语言计算组的高级研究经理。2009年6月在武汉大学计算机科学系获得博士学位，2009年7月到2010年11月，他一直是IBM Research – China (IBM CRL)的研究员。在2010年11月加入MSRA-NLC之前。Furu的主要研究方向包括自然语言处理、信息检索和机器学习。他现在正在研究许多NLP问题、模型、算法和创新。

47、Qun Liu【中国科学院】

个人主页：http://english.ict.cas.cn/et/sf/201304/t20130401_100439.html
**学术成就：**h-index: 37  论文数: 354  引用数 : 6767
个人介绍：
    职称：研究员，教授，博士生导师；单位：中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 自然语言处理研究组；职务：自然语言处理研究组组长；研究方向：自然语言处理，机器翻译，信息提取专家。

48、Doug Downey【美国西北大学】

个人主页：https://users.cs.northwestern.edu/~ddowney/
学术成就：h-index: 23  论文数: 60  引用数 : 5684
个人介绍：
    Doug Downey的主要研究方向包括自然语言处理、机器学习和人工智能。他专注于从大型数据集中学习，特别是从Web中提取信息以增强新的Web搜索功能。

49、Hang Li【字节跳动】

个人主页：https://www.hangli-hl.com/index.html
**学术成就：**h-index: 66  论文数: 315  引用数 : 17278
个人介绍：
    李航当前是字节跳动科技(Bytedance Technology)的人工智能实验室主任，字节跳动也被称为今日头条(Toutiao)。他2017年加入了字节跳动技术公司。1990年至2001年在NEC公司的研究实验室工作，2001年至2012年在微软亚洲研究院工作，2012年至2017年在华为技术有限公司工作。其主要研究领域包括自然语言处理、信息检索、机器学习和数据挖掘。

50、Raymond J. Mooney【德克萨斯大学】

个人主页：https://www.cs.utexas.edu/~mooney/
**学术成就：**h-index: 90  论文数: 358  引用数 : 38971
个人介绍：
    Raymond J. Mooney的学士、硕士、博士学位均在伊利诺伊大学完成，当前是德克萨斯大学人工智能实验室主任。同时作为人工智能实验室的一员，他领导的机器学习研究小组探索了许多领域，目前主要的研究重点是自然语言处理/计算语言学。

51、James R. Curran【悉尼大学】

个人主页：http://www.it.usyd.edu.au/~james/research/
**学术成就：**h-index: 38  论文数: 167  引用数 : 6206
个人介绍：
    James R. Curran的主要研究方向是计算语言学(又名自然语言处理(NLP)或语言技术)，特别是NLP的统计方法，从理论和低层次的组件开发到高层次的系统开发，在问题回答和信息提取方面，例如: 组合范畴语法分析、问答系统、科学文本挖掘、词汇语义、最大熵语言建模。

52、Slav Petrov【谷歌人工智能语言团队】

个人主页：https://www.petrovi.de/
**学术成就：**h-index: 34  论文数: 82  引用数 : 7159
个人介绍：
    Slav Petrov是共同领导全球分布的谷歌人工智能语言团队的首席科学家/研究主任。进行自然语言处理和机器学习研究，应用于问题回答、机器翻译和信息提取。它的研究获得了多项最佳论文奖(ACL’11, NAACL’12, ACL’16)，为数十亿用户提供了更好的语言理解能力，产品涵盖网络搜索、助理、广告、翻译和Chrome等多种谷歌产品，就是他的团队发布了基于Transform的Bert-双向编码器表示。

53、Rada Mihalcea【密歇根大学】

个人主页：https://midas.umich.edu/faculty-member/rada-mihalcea/
**学术成就：**h-index: 70  论文数: 355  引用数 : 21781
个人介绍：
    Rada Mihalcea的研究方向是自然语言处理，多模态处理，计算社会科学。多年来从事的研究课题包括:计算社会语言学(跨文化价值学习、基于文本的地理定位、基于语言的世界观建模、多模态人格检测、欺骗检测)；人类行为的多模态感知和跟踪(欺骗、情感、压力、警觉性)；语言与视觉的联合建模(文本-视频问答、文本-图像相似性、图像注释)；词汇语义(语义相似，词义消歧，词汇替代)；基于图的自然语言处理算法(文本摘要、词义消歧、关键词提取、类别分配)；多语言自然语言处理；多语言的主观性、情操和情感分析。

54、Richard Socher【Salesforce首席科学家】

个人主页：https://www.socher.org/
学术成就：h-index: 26  论文数: 83  引用数 : 5938
个人介绍：
    Richard Socher当前是是Salesforce的首席科学家。同时也是2016年被Salesforce收购的MetaMind的创始人兼CEO/CTO。在斯坦福大学的计算机科学系获得了博士学位，师从克里斯·曼宁(Chris Manning)和安德鲁·吴(Andrew Ng)。其主要研究方向是深度学习、自然语言处理和计算机视觉方面的研究。2016年春季，在斯坦福大学教授CS224d – Deep Learning for Natural Language Processing课程。

55、Yang Liu【清华大学】

个人主页：http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~ly/
**学术成就：**h-index: 38  论文数: 229  引用数 : 6170
个人介绍：
    清华大学计算机科学与技术系长聘副教授、人工智能研究所所长。研究方向是自然语言处理，在自然语言处理和人工智能领域重要国际刊物和国际会议上发表80余篇论文，获得ACL 2017杰出论文奖和ACL 2006优秀亚洲自然语言处理论文奖。2015年获得国家优青项目资助，2019年获得国家杰青项目资助。获得国家科技进步二等奖、中国电子学会科技进步一等奖、中国中文信息学会钱伟长青年创新一等奖、北京市科学技术奖二等奖等多项科技奖励。担任或曾担任国际计算语言学学会亚太分会执委兼秘书长、Computational Linguistics编委、ACM TALLIP副编辑、中国中文信息学会青年工作委员会主任。

56、Ting Liu【哈尔滨工业大学】

个人主页：http://encs.hit.edu.cn/2016/0310/c5511a145533/page.htm
**学术成就：**h-index: 48  论文数: 965  引用数 : 12567
个人介绍：
    1995-1998 哈尔滨工业大学计算机系助教、1998-1999 哈尔滨工业大学计算机系讲师、1999-2000 微软中国研究院副研究员、2000-2004 哈尔滨工业大学计算机学院副教授、2004-目前 哈尔滨工业大学计算机学院教授、2006-目前 哈尔滨工业大学计算机学院博士生导师。其研究领域主要是自然语言处理、信息检索、内容安全，包括汉语理解、问答系统、基于统计和基于实例的机器翻译、语音合成、文本过滤、文本水印等。

57、Vincent Ng【德克萨斯大学】

个人主页：https://www.hlt.utdallas.edu/~vince/
学术成就：h-index: 41  论文数: 137  引用数 : 7077
个人介绍：
    Vincent Ng的主要研究方向是自然语言的机器学习。主要关注于开发用于自然语言处理的无监督和半监督机器学习技术，其目标是减少构建NLP应用程序和处理资源稀缺的语言所需的带注释的数据量。当前他的小组主要的研究方向有：文本挖掘和NLP应用程序、观点与论证挖掘、回指和共参照分解、信息提取。

58、Ted Briscoe【剑桥大学】

个人主页：https://www.cl.cam.ac.uk/~ejb1/
**学术成就：**h-index: 49  论文数: 166  引用数 : 8758
个人介绍：
    Ted Briscoe的具体研究兴趣包括确定性，统计和鲁棒的解析技术，从电子文本语料库和词典中获取词汇信息，基于默认和基于约束的语言描述方法，在解析过程中利用韵律和标点符号，人类语言学习以及模型解释等。

59、Xavier Carreras【dMetrics研究科学家】

个人主页：https://www.cs.upc.edu/~carreras/
学术成就：h-index: 33  论文数: 100  引用数 : 5989
个人介绍：
    2005年，完成了加泰罗尼亚政治大学（UPC）的博士学位。2006年到2009年，在麻省理工学院的获得博士后学位。2009年到2014年，在UPC的TALP研究中心担任Ramóny Cajal研究员。2014年至2017年，在施乐欧洲研究中心担任高级研究员。2018年起，他是dMetrics的研究科学家。其主要研究方向是自然语言处理和机器学习，并对自然语言的语法归纳和句法分析、语义分析和翻译方法感兴趣。

60、Taylor Berg-Kirkpatrick【加州大学】

个人主页：https://cseweb.ucsd.edu/~tberg/
**学术成就：**h-index: 16  论文数: 42  引用数 : 1271
个人介绍：
    Taylor Berg-Kirkpatrick是加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系的助理教授。他的研究小组致力于自然语言处理和机器学习，主要研究用于解密隐藏结构的非监督方法。他们开发了分析各种人类数据的技术，包括自然语言，但也有各种来源，如早期现代书籍、手写文本、历史密码和音乐。

61、Luke S. Zettlemoyer【华盛顿大学】

个人主页：https://www.cs.washington.edu/people/faculty/lsz
学术成就：h-index: 42  论文数: 117  引用数 : 8589
个人介绍：
    Luke S. Zettlemoyer是华盛顿大学艾伦计算机科学与工程学院的副教授。同时也是PECASE奖获得者和Allen杰出研究者。之前，我在爱丁堡大学做博士后研究，是麻省理工学院的博士生我目前的主要研究方向是自然语言处理、机器学习和不确定性下的决策制定。并且对设计用于恢复自然语言文本意义表示的学习算法特别感兴趣。

62、Jianfeng Gao【微软AI研究】

个人主页：https://www.microsoft.com/en-us/research/people/jfgao/
**学术成就：**h-index: 76  论文数: 617  引用数 : 25152
个人介绍：
    Jianfeng Gao是微软人工智能研究中心深度学习小组的合作研究经理。该小组的任务是推动最先进的深度学习及其在自然语言和图像理解中的应用，并在会话模型和方法上取得进展。该小组的主要研究兴趣是:用于自然语言理解和生成的神经语言建模、神经象征性的计算、视觉-语言基础和理解、AI会话等。

63、Trevor Cohn【墨尔本大学】

个人主页：https://cis.unimelb.edu.au/people/trevor-cohn
**学术成就：h-index: 39  论文数: 189  引用数 : 4211
个人介绍：
    Trevor Cohn曾就职于谢菲尔德大学和爱丁堡大学，并在墨尔本大学和约翰霍普金斯大学担任访问学者。他的研究兴趣集中在自然语言文本建模的概率和统计机器学习方法的发展上，特别对机器翻译、解析和语法归纳感兴趣。目前的项目包括文本分析和社交媒体上的谣言传播，翻译各种嘈杂的文本来源和语音翻译。**他曾在计算语言学、计算机语音和语言编辑委员会任职，担任过包括ACL、EMNLP、COLING和NIPS在内的主要会议的区域主席和评审，以及为几个授权机构进行评审。

64、Rico Sennrich【爱丁堡、苏黎世大学】

个人主页：https://www.cl.uzh.ch/de/people/team/compling/sennrich.html
**学术成就：**h-index: 23   论文数: 92   引用数 : 3616
个人介绍：
    Rico Sennrich是爱丁堡大学的讲师(助理教授)，研究机器学习，特别是机器翻译和自然语言处理领域。他是机器翻译小组和爱丁堡NLP小组的成员，**最近关注的是高质量机器翻译，包括基于语法的SMT和神经机器翻译。**Rico Sennrich相关的一些成果可以在其主页中中找到。同时也在CoNTra项目(属于苏黎世大学)中。

65、Chin-Yew Lin【微软亚洲研究院】

个人主页：https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cyl/
**学术成就：h-index: 54   论文数: 209   引用数 : 18010
个人介绍：
    Chin-Yew Lin是微软亚洲研究院知识计算组的研究经理。主要感兴趣的方向是知识计算、自然语言处理、语义搜索、文本生成、问题回答和自动摘要。目前，Chin-Yew Lin的主要研究方向是:(1)从结构化数据中自动生成文本，开发从海量数据中自动获取读写知识的模型和算法;(2)以语义计算为基础，开发面向现实应用和服务的语义计算框架，包括语义知识的自动获取、语义索引的机器阅读、用户意图的自动理解和问题解决。**其目标是支持丰富的、上下文感知的交互式客户端，以及由自动提取和管理的数据支持的云计算应用程序。

66、David Mcclosky【Google】

个人主页：https://nlp.stanford.edu/~mcclosky/
学术成就：h-index: 21   论文数: 34   引用数 : 6715
个人介绍：
    David Mcclosky现在在谷歌NYC。在这之前他是IBM research的一名研究科学家。在IBM之前，他是斯坦福NLP的博士后，与Chris Manning和Dan Jurafsky一起工作。更早以前，David Mcclosky是布朗计算机学院的博士生，与尤金·恰尼亚克和马克·约翰逊一起工作。2007年，是布拉格查尔斯大学UFAL的访问学生。他主要对统计自然语言处理，特别是半监督和非监督的方法(例如，自我训练)，领域适应，解析，形态学和信息提取感兴趣。

67、Ido Dagan【色列巴伊兰大学】

个人主页：http://u.cs.biu.ac.il/~dagan/
**学术成就：h-index: 60   论文数: 262   引用数 :15433
个人介绍：
    Ido Dagan是以色列巴伊兰大学计算机科学系教授，巴伊兰自然语言处理实验室创始人，计算语言学协会会员。他主要研究兴趣在于应用语义处理，主要集中在文本推理、自然语义表示、多文本信息的开放表示和整合以及交互式文本摘要。**Dagan和他的同事建立了文本蕴涵识别范式。

68、Janyce Wiebe【匹兹堡大学】

个人主页：https://people.cs.pitt.edu/~wiebe/
学术成就：h-index: 59   论文数: 168   引用数 : 22712
个人介绍：
    Janyce Wiebe的研究领域是人工智能和自然语言处理(NLP)。她和她的学生和同事在NLP的话语处理、语用学、词义消歧和概率分类等方面进行了研究。当前研究主要集中在“主观性分析”，即识别和解释文本中观点和情感的表达，以支持NLP的应用，如问题回答、信息提取、文本分类和总结。

69、Grzegorz Kondrak【阿尔伯塔大学】

个人主页：https://webdocs.cs.ualberta.ca/~kondrak/
**学术成就：h-index: 32   论文数: 107   引用数 : 3178
个人介绍：
    Grzegorz Kondrak的研究领域是自然语言处理(NLP)，或者更广泛地说，计算语言学。其中特别感兴趣的是:**字符级处理:字母-音素转换、音译、音节化、重读；同源词的识别——不同语言中相似的词；同源词在自然语言处理的各个领域的应用，包括语言重建、句子和词在比特转换中的对齐、机器翻译和检测易混淆的药物名称；计算单词相似度(正字法、语音和语义)；生物信息学在自然语言处理中的应用。

70、Jordan L. Boyd-Graber【马里兰大学】

个人主页：http://users.umiacs.umd.edu/~jbg/
**学术成就：**h-index: 31   论文数: 122   引用数 : 5450
个人介绍：
    他是马里兰大学计算机科学系(终身教授)、高级计算机研究所、isschool和语言科学中心的副教授。之前是科罗拉多大学计算机科学系的助理教授(2017年获得终身职位)。**研究重点是让机器学习变得更有用，更具可解释性，能够从人类那里学习和互动。**这有助于用户筛选几十年的文档;发现人们什么时候说谎、重组或改变谈话的主题;或者在基于自然语言的游戏中与人类竞争。

71、Kristina Toutanova【西雅图Google】

个人主页：http://kristinatoutanova.com/
**学术成就：**h-index: 42   论文数: 111   引用数 :11636
个人介绍：
    Kristina Toutanova是西雅图谷歌的一名研究科学家。她是google自然语言理解团队的一员。之前，是微软研究院和斯坦福大学NLP团队的成员。

72、Philip Resnik【马里兰大学】

个人主页：http://users.umiacs.umd.edu/~resnik/
**学术成就：**h-index: 52   论文数: 184   引用数 : 18516
个人介绍：
    Philip Resnik从事计算语言学的研究，对自然语言处理技术在实际问题中的应用和人类语言过程的建模感兴趣。对于语言技术的总体研究议程是，通过在数据驱动的统计建模与语言和专家领域知识的使用之间找到恰当的平衡，从而提高语言技术的水平，更大的目标是更好地科学地理解人类语言本身。目前的研究主要集中在两个方面：计算社会科学、计算心理语言学和神经语言学。

73、Wang Ling【卡内基梅隆大学】

个人主页：https://www.cs.cmu.edu/~lingwang/
**学术成就：**h-index: 20   论文数: 52   引用数 :2744
个人介绍：
    Wang Ling是卡耐基梅隆大学和葡萄牙卡耐基梅隆大学高级技术学院的博士生。目前，在卡内基梅隆大学语言技术研究所工作。对在自然语言处理任务中应用统计学和机器学习方法很感兴趣。目前工作主要解决以下几个问题:(1)微博中的机器翻译，如Twitter和Facebook。(2)用于自然语言处理和机器翻译的基于字符的神经网络。

74、Razvan C. Bunescu【俄亥俄大学】

个人主页：https://www.ohio.edu/engineering/about/people/profiles.cfm?profile=bunescu
**学术成就：**h-index: 27   论文数: 80   引用数 : 6847
个人介绍： 
   2007年，拉兹万·布内斯库(Razvan Bunescu)获得了德克萨斯大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin)的计算机科学博士学位，并发表了一篇关于信息提取的机器学习方法的论文。他的主要研究兴趣是机器学习和计算语言学，最近关注于生物医学信息学、软件工程和音乐分析的应用。

75、王海峰 (Haifeng Wang)【百度】

个人主页：http://ir.hit.edu.cn/~wanghaifeng/index.htm
**学术成就：**h-index: 29   论文数: 131   引用数 : 3218
个人介绍：
    百度技术副总裁，
主席，国际计算语言学协会（ACL）
系主任，北京大学，语言信息工程系
兼职博导，哈尔滨工业大学
研究兴趣
机器翻译，自然语言处理，语音技术，信息检索
曾任职务
东芝（中国）研究开发中心 副所长、兼研究部部长、首席研究员 （2002.3—2010.1）
香港 iSilk.com 公司 研究员 （2000.8—2002.2）
微软中国研究院 副研究员 （1999.3—2000.6）

76、Dragomir Radev【耶鲁大学】

个人主页：https://cpsc.yale.edu/people/dragomir-radev
**学术成就：**h-index: 60   论文数: 295   引用数 : 18065
个人介绍：
    Dragomir R. Radev是耶鲁大学计算机科学教授，致力于自然语言处理和信息检索。他以前曾担任密歇根大学计算机科学系教授和哥伦比亚大学计算机科学系兼职教授。拉德夫（Radev）担任Lawyaw咨询委员会成员。他目前从事开放领域问答，多文档摘要以及NLP在生物信息学，社交网络分析和政治科学中的应用等领域的工作。

77、Ming-Wei Chang【Google】

个人主页：https://ming-wei-chang.github.io/
**学术成就：h-index: 25   论文数:60   引用数 : 5968
个人介绍：
    Ming-Wei Chang的研究兴趣是深度学习、机器学习和自然语言理解。目前关注于使用大规模的结构化/非结构化数据来构建能够代表自然语言的模型。**他曾在微软雷德蒙研究院的机器学习小组和自然语言处理小组担任研究员。并和Dan Roth一起在伊利诺伊大学香槟分校获得了博士学位。

78 、Kenji Sagae【加州大学】

个人主页：http://compling.ucdavis.edu/sagae/
**学术成就：**h-index: 34   论文数: 121   引用数 : 3539
个人介绍：
    Kenji Sagae是加州大学戴维斯分校的语言学助理教授，也是计算语言学实验室的联合主任。他是KITT.AI的联合创始人，后被百度收购。在2015年10月之前，一直担任USC计算机科学系的研究助理教授，以及USC创新技术研究所的研究科学家和项目负责人。教授CSCI 544应用自然语言处理，并指导一个由几个学生和一个高级研究员组成的自然语言结构计算模型研究小组。在加入USC之前，他是东京大学Tsujii实验室的一名成员。在Tsujii实验室，致力于区分依赖分析与HPSG的结合，以及句法分析在生物信息学中的应用。

79、Joakim Nivre【瑞典乌普萨拉大学】

个人主页：https://cl.lingfil.uu.se/~nivre/
**学术成就：**h-index: 56   论文数:226   引用数 : 13615
个人介绍：
    Joakim Nivre是乌普萨拉大学计算语言学教授。其研究主要涉及语法分析，研究如何在通用依赖项目中以统一的方式分析类型不同的语言，以及如何在这个框架中开发更好的自动分析计算模型。他从事的教学也主要与国际语言技术硕士项目有关。

80、Olivier Cappé【CNRS】

个人主页：https://www.di.ens.fr/~cappe/
**学术成就：**h-index: 42   论文数: 126   引用数 : 14329
个人介绍： 
   Olivier Cappé是CNRS的高级研究员;之前在巴黎萨克莱大学的LIMSI实验室工作，现在在瓦尔达团队的DI ENS实验室工作。他对机器学习、统计和信号处理的各个方面都很感兴趣。在上世纪90年代，就开始涉足语音和音频处理领域。在2000年左右，对贝叶斯方法、马尔科夫链蒙特卡罗方法以及自然语言处理中的一些应用做出了贡献。最近的研究大多与在线学习方法或多武装匪徒模型有关。

81、François Yvon【CNRS】

个人主页：https://perso.limsi.fr/yvon/mysite/mysite.php
**学术成就：**h-index: 29   论文数: 176   引用数 : 3399
个人介绍：
    François Yvon是巴黎南大学计算机科学系的教授。 截至2013年7月，我还是LIMSI / CNRS的主管。正在口语处理组的LIMSI / CNRS中进行研究。主要研究内容有：统计（自然语言处理+机器翻译+语音识别+文本挖掘+语言建模）+基于类比的NLP学习。

82、Sharon Goldwater【爱丁堡大学】

个人主页：https://homepages.inf.ed.ac.uk/sgwater/
学术成就：h-index:41   论文数: 147   引用数 : 6280
个人介绍：
    莎伦·戈德华特(Sharon Goldwater)是爱丁堡大学信息学学院语言、认知和计算研究所的一名读者(类似于一名美国副教授)。2007年，她在马克·约翰逊(Mark Johnson)的指导下，从布朗大学(Brown University)获得博士学位，并在斯坦福大学(Stanford University)做了两年的博士后研究员，之后搬到了爱丁堡。她的研究兴趣包括自然语言处理的无监督学习，儿童语言习得的计算机建模，以及语言使用的计算机研究。

83、Jeff Bilmes【华盛顿大学】

个人主页：https://people.ece.uw.edu/bilmes/p/pgs/index.html
**学术成就：h-index: 64   论文数: 320   引用数 : 27053
个人介绍：
    Bilmes教授是华盛顿大学的语言学和计算机科学与工程系一个兼职副教授，Bilmes教授的主要兴趣在于统计建模（尤其是图形模型方法）和信号处理，用于模式分类，语音识别，语言处理，生物信息学，机器学习，组合优化和机器学习中的子模块，主动和半监督学习以及音频/音乐处理。**他对时态图形模型（或动态图形模型，包括HMM，DBN和CRF）以及为它们设计有效算法并设计其结构以便它们可以作为更好的结构化分类器的方式特别感兴趣。他还对基于语音的人机界面，自然物体和自然场景的统计特性，信息论及其与人类自然计算和机器模式识别的关系以及计算机音乐处理（例如人类时间的微妙之处）感兴趣。 ）。

84、Yoav Goldberg【巴伊兰大学】

个人主页：https://www.cs.bgu.ac.il/~yoavg/uni/
学术成就：h-index: 41   论文数:137   引用数 : 8748
个人介绍：
    Yoav Goldberg是Bar Ilan大学计算机科学系的杰出高级讲师。 在此之前，曾在纽约Google Research担任研究科学家的博士后。其研究与自然语言处理和机器学习有关的问题，尤其对语法解析，结构化预测模型，贪婪解码算法的学习，多语言语言理解和跨域学习感兴趣。 最近，我也对基于神经网络的NLP方法感兴趣。

85、Ellen Riloff【美国犹他大学】

个人主页：http://www.cs.utah.edu/~riloff/（她的主页特别有意思~）
**学术成就：**h-index: 52   论文数: 144   引用数 : 13933
个人介绍：
    Ellen Riloff的主要研究领域：信息提取，情感和情感文本分析，语义分类归纳，社交媒体分析，共指解析，医学文本处理。

86、Chew Lim Tan(陈树霖)【新加坡国立大学】

个人主页：https://tanchewlim.sg/
学术成就：h-index: 64   论文数: 510   引用数 : 15033
个人介绍：
    Chew Lim Tan获得了理学学士学位。 1971年获得新加坡大学物理学博士学位（荣誉）。 1973年获得英国萨里大学放射学博士学位，并获得博士学位。 1986年获得美国弗吉尼亚大学的计算机科学博士学位。现任新加坡国立大学计算机学院计算机科学系教授。 他的研究兴趣包括文档图像分析以及文本和自然语言处理。 他在这些领域已撰写了460多个研究出版物并且还是国际模式识别协会的会员。

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