CS +语言学：美国计算语言学硕士介绍

近年来，随着 ChatGPT、语音助手、机器翻译等语言类 AI 技术的爆发，“计算语言学（Computational Linguistics）”成为越来越多同学关注的热门方向。那么，CS 和语言学结合的硕士，到底哪些美国大学有？申请难度如何？

今天我们就系统地梳理一下。

01、美国计算语言学硕士主要有两种类型

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。

02、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：

1️⃣Carnegie 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

2️⃣Johns 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

3️⃣Brandeis 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”

03、语言系开设(偏 Linguistics / 语言理论）

这类项目更偏向：

• 语言学基础（句法、语义、语音、语用）
• 再结合适量 NLP 与计算技能
• 更适合语言学、人文背景同学
• 对 CS 技术要求相对较低

代表项目如下：

1️⃣University of Washington（UW）— MS in Computational Linguistics

• 美国最成熟的 CL 项目之一
• 对语言学背景友好
• NLP、语音、语料库课程兼具

→ 想从语言学转 NLP 的同学非常适合

2️⃣University of Rochester — MS in Computational Linguistics

• 语言学 × 认知科学 × NLP 的交叉特色
• Rochester 在认知科学领域非常强

→ 适合想做心理语言学方向 + 技术结合的申请者

3️⃣Georgetown University — MS in Linguistics（CL concentration）

• 语言学传统强校

• NLP 技术学习也包含，但更强调 linguistics foundation

→ 偏理论 + 应用融合，学术气质浓厚

04、计算语言学硕士项目

申请难度如何？背景要求是什么？

接受 CS 和语言学两种背景,但不同背景的学生需要补足不同短板：

如果是语言学背景

必须证明你有“技术潜力”，例如：

• Python、Java、R 编程
• 数据分析课程
• NLP 项目经验
• 语料库研究
• 科研经历（最好）

如果是 CS 背景

需证明你不是“纯技术”，而是对语言学真的感兴趣：

• 语言学课程（句法、语义、语音）
• 与语言相关的项目或研究
• NLP 比赛/模型实践经验

05、整体申请难度排序（从难到易）

最难（技术/科研导向）

• CMU LTI
• JHU Human Language Technology
• UW（偏语言方向但竞争激烈）

中等（均衡型）

• Georgetown CL
• Rochester CL

相对友好

• Brandeis CL
• 各类州立大学的 CL / NLP 项目

06、给准备申请的同学几点建议

无论你来自文科还是理工科，只要你能做到以下几点，都能显著提高录取率：

• 有 NLP/计算语言学相关科研
• 会 Python + 基本 NLP 工具
• 独立做过文本分类/语音识别/机器翻译小项目
• 有语言学基础 或者计算机基础
• 推荐信能证明你的跨学科潜力

07、写在最后

计算语言学是一个高速发展的领域，既有语言学的深度，也有计算机的前沿技术。

无论未来想去科技公司做 NLP、做学术研究、还是做语言科技产品，这些美国顶尖项目都能提供非常强的训练和资源。