两位中文系毕业生去读人工智能方向的博士

作者:汪蒙琪摄影: 视频: 来源:《复旦》校报发布时间:2022-07-01

如何打破“文科转不了理科”的传统偏见?实现跨专业深造的华丽转身?日前,两位复旦中文系毕业生给出答案。

张向旭:通识教育让学生接触不同思维方式

“如果从语言学角度去理解一个句子,可以从语法、语用的层面去考虑。但如果你从偏计算方向去理解,就可以把这个句子理解成一个联合的概率分布。”中国语言文学系2022届本科毕业生张向旭说。

几年前,一本名为《数学之美》的科普读物,让他第一次接触到自然语言处理及人工智能相关领域的魅力,“读后感到非常新奇。”

大二时,专业课上的计算语言学内容将张向旭的目光再次引向了自然语言处理,怀着强烈的学习兴趣,他课余在网上自学了斯坦福大学的知名课程《深度自然语言处理》(CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning)。

详细了解后,张向旭逐渐确定由汉语言向自然语言处理方向拓展的转向。然而,要补齐数理基础的短板,实现文转理的跨越,对高中阶段就选择文科的张向旭来说,是摆在面前的一道坎。

让张向旭感到幸运的是,复旦有丰富的学科资源。通识教育体系下,通过选修不同学科课程,他接触到不同思维方式,也看到自己未来发展的多种可能。

几年下来,在保质保量完成本专业课程的基础上,他还跨专业选修了《高等数学》《概率论与数理统计》《线性代数》《模式识别与机器学习》《神经网络与深度学习》等理工科基础课程。

“完成一次作业,要一个下午加一个晚上。”为了学好理科,张向旭付出加倍努力。他在正式选修课程之前利用寒暑假自学网课,预习课程要点。复习时,自制思维导图,帮助自己加强理解。

最多的一个学期,他选修过四门理工科课程,只为在相对薄弱的数理方面迎头赶上。他还坚持自学编程,为人工智能相关领域学习打下基础。

在张向旭看来,课业学习是学生的“军事训练”。2017~2019年的军营经历,让张向旭更坐得住,也更能坚持。因此,面对学业上的压力,他也毫不畏惧。

锲而不舍的努力下,张向旭在理工类基础课程方面取得全A档的优秀成绩,四年总绩点达到3.7,排名始终保持在专业前10%,还获得过国家奖学金等多项荣誉。

凭借全面的综合素质、日益夯实的数理基础,他顺利获得通过中国人民大学高瓴人工智能学院的直博资格。

“不要觉得不可能,只要你方向选好,努力做好,成功的可能性就会出现。”

除了自身的努力,老师们的鼓励与帮助让张向旭在奋斗路上更有信心。“导师很支持我做这种跨学科探索,鼓励我,告诉我可以去看谁的论文,非常包容。”张向旭谈及自己的导师中国语言文学系副教授霍四通时说。

他还时常通过邮件与计算机科学技术学院教授邱锡鹏交流。邱锡鹏不仅为他解答自然语言处理方面的疑惑,也为他提供入门练习资源。

 “未来,我希望能将敢想敢干、坚持到底的劲头,投入到博士学习中”,张向旭说。

徐凝雨:开放包容的学科交叉融合给了多种可能

不久前,同为中国语言文学系2022届本科毕业生的徐凝雨被录取为本校计算机科学技术学院人工智能方向的直博生。

大一时,一门计算思维课程让徐凝雨感受到计算机和语言学之间的有趣关联。在与师长们交流后,她了解到这一领域的发展前景,决定探索计算语言学。

为了加强科研基础,她在本科期间选修多门与数学、计算机相关的课程,包括计算机科学技术学院教授黄萱菁的《自然语言处理》。在这门课上,徐凝雨结合专业兴趣,尝试用自然语言处理技术,建立古诗词搜索工具,这一小小成功,进一步激发她对该领域的兴趣。

正由于这一契机,她产生加入黄萱菁的自然语言处理实验室学习的想法。“黄老师很欢迎我加入她的实验室,还告诉我需要提前选修哪些数学或计算机相关的课程。”

凭借在理工科课程方面下的苦功,徐凝雨最终通过计算机学院的选拔考试,并以总绩点3.8、排名汉语言专业第二的成绩录取了黄萱菁的直博生。

“搞研究一定要对现象有深入的认识,文科专业同学在这方面反而会有一定优势。对凝雨来说,她需要过数学关和编程关,过了这两关后,就会走得很顺了。”黄萱菁说。目前,徐凝雨已通过毕业论文答辩,正在导师黄萱菁和桂韬的指导下开展研究。

在黄萱菁的实验室,不乏本科为中文、哲学等专业的同学,他们很多有不错的发展。中文系2015届本科毕业生钱鹏是其中之一。从自然语言处理实验室毕业后,钱鹏赴美国麻省理工学院脑与认知科学系深造。


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