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。
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First Blood
1、Nathanael Chambers【斯坦福大学】
个人主页：usna.edu/Users/cs/ncham 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。
2、Jeffrey T. Hancock【斯坦福大学】
个人主页：comm.stanford.edu/facul 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。
3、Myle Ott【Facebook’s AI Research group (FAIR)】
个人主页：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。
4、Mihai Surdeanu【亚利桑那大学】
个人主页：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。
5、Percy Liang【斯坦福大学】
个人主页：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：worksheets.codalab.org/
6、Heng Ji【伊利诺伊大学】
个人主页：blender.cs.illinois.edu 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。
7、Ari Rappoport【希伯来大学】
个人主页：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。
8、Furu Wei【微软亚洲研究院】
个人主页：microsoft.com/en-us/res 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。
9、Qun Liu【中国科学院】
个人主页：english.ict.cas.cn/et/s 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。
10、Doug Downey【美国西北大学】
个人主页：users.cs.northwestern.edu 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。
11、Hang Li【字节跳动】
个人主页：hangli-hl.com/index.htm 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。
12、Raymond J. Mooney【德克萨斯大学】
个人主页：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。
13、James R. Curran【悉尼大学】
个人主页：it.usyd.edu.au/~james/r 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。
14、Slav Petrov【谷歌人工智能语言团队】
个人主页：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。
15、Rada Mihalcea【密歇根大学】
个人主页：midas.umich.edu/faculty 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。
16、Richard Socher【Salesforce首席科学家】
个人主页：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。
17、Yang Liu【清华大学】
个人主页：nlp.csai.tsinghua.edu.cn 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。
18、Ting Liu【哈尔滨工业大学】
个人主页：encs.hit.edu.cn/2016/03 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。
19、Vincent Ng【德克萨斯大学】
个人主页：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。
20、Ted Briscoe【剑桥大学】
个人主页：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。
21、Xavier Carreras【dMetrics研究科学家】
个人主页：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。
22、Taylor Berg-Kirkpatrick【加州大学】
个人主页：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。
23、Luke S. Zettlemoyer【华盛顿大学】
个人主页：cs.washington.edu/peopl 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。
24、Jianfeng Gao【微软AI研究】
个人主页：microsoft.com/en-us/res 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。
25、Trevor Cohn【墨尔本大学】
个人主页：cis.unimelb.edu.au/peop 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。
