一、专业定位

　　美国计算语言学硕士这不是传统语言学，而是计算机科学、人工智能与语言学的深度交叉学科。

　　课程聚焦自然语言处理(NLP)、语音识别、机器翻译、对话系统等核心技术，培养能开发智能语言技术的工程师与研究员。

　　二、核心课程

　　美国计算语言学硕士介绍”最突出的特点是高度量化与工程导向：

　　必修技术课：

　　自然语言处理(NLP)

　　机器学习

　　语音信号处理

　　语料库语言学

　　信息检索

　　编程要求：

　　熟练掌握Python、Java;

　　使用NLTK、spaCy、TensorFlow/PyTorch等NLP库;

　　语言学基础：

　　形态学、句法学、语义学、语用学;

　　人类语言认知与习得机制。

　　项目通常要求完成毕业设计，如开发聊天机器人、构建多语言情感分析模型。

　　三、主要类型

　　计算语言学是典型的跨学科专业，因此在美国大学里，它既可能放在工学院/计算机学院(偏技术)，也可能放在文理学院/语言系(偏语言学理论)。

　　两个方向的课程、难度和申请偏好，都有明显差异。

　　1、工学院/计算机学院开设

　　(偏 CS / NLP / 技术)

　　这些项目的特点是：

　　编程要求较高

　　偏自然语言处理(NLP)和机器学习

　　更适合 CS、数学、统计背景的同学

　　科研资源强、就业面广

　　代表项目包括：

　　Carnegie Mellon University(CMU)— MS in Language Technologies

　　开在 CMU 计算机学院旗下的 LTI(Language Technologies Institute)

　　世界 NLP 研究重镇之一

　　技术难度极高，竞争激烈

　　能做到的方向包括语言模型、语音识别、对话系统等

　　属于计算语言学领域的“天花板级”项目

　　Johns Hopkins University(JHU)— MSE CS(Human Language Technology Track)

　　开在JHU工院的计算机系下

　　和JHU著名的 CLSP(Center for Language and Speech Processing)紧密合作

　　强调语音识别、机器翻译、语言模型等前沿技术

　　需要扎实 CS 基础

　　想做科研或进大厂 NLP 的优质选择

　　Brandeis University — MS in Computational Linguistics

　　工程与技术学院下设

　　技术 + 语言均衡，对跨专业友好

　　就读体验较灵活

　　申请难度比 CMU/JHU 低，是许多同学的“稳妥之选”

　　四、申请要求

　　推荐背景：

　　计算机、语言学、数学、认知科学本科;

　　转专业者需补修编程、数据结构、语言学导论;

　　核心技能：

　　Python编程能力;

　　基础机器学习知识;

　　对语言结构有好奇心。

　　文书重点：

　　说明为何对“让机器理解人类语言”感兴趣;

　　展示相关项目(如情感分析、聊天机器人开发)。

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