我们在前面的系列中介绍和提到了一些年轻有为的科学家,迈克尔·柯林斯,艾里克·布莱尔,大卫·雅让斯基,拉纳帕提等等,他们都出自宾夕法尼亚计算机系米奇·马库斯(Mitch Marcus)名下。就像许多武侠小说中描写的,弟子都成了各派的掌门,师傅一定了不得。的确,马库斯虽然作为第一作者发表的论文并不多,但是从很多角度上讲,他可以说是自然语言处理领域的教父。
马库斯教授长期当任宾夕法尼亚大学计算机系主任,直到他在几年前从 AT&T 找到皮耶尔替代他为止。作为一个管理者,马库斯显示出在自然处理和计算机科学方面的卓识的远见。在指导博士生时,马库斯发现语料库在自然语言处理中的重要性。马库斯呕心沥血,花了十几年工夫建立了一系列标准的语料库,提供给全世界的学者使用。这套被称为 LDC 的语料库,是当今全世界自然语言处理的所有学者都使用的工具。我们在以前的系列中讲到,当今的自然语言处理几乎都是使用给予统计的方法。要做统计,就需要大量有代表性的数据。利用这些数据开发一个自然语言处理系统的过程,可以统称为训练。比如,我们要训练一个汉语分词系统,我们需要一些已经分好词的中文句子。当然这些句子需要有代表性。如果想知道一个分词系统的准确性,我们也需要一些人工分好词的句子进行测试。这些人工处理好的文字数据库,成为语料库(corpus)。如果每个研究室都人工建立几个语料库,不仅浪费时间精力,而且发表文章时,数据没有可比性。因此,马库斯想到了建立一系列标准的语料库为全世界的学者用。他利用自己的影响力让美国自然科学基金会和 DARPA 出钱立项,联络的多所大学和研究机构,建立的数百个标准的语料库。其中最著名的是 PennTree
Bank 的语料库。PennTree Bank 覆盖多种语言(包括中文)。每一种语言,它有几十万到几百万字的有代表性的句子,每个句子都有的词性标注,语法分析树等等。LDC 语料库如今已成为全世界自然语言处理科学家共用的数据库。如今,在自然语言处理方面发表论文,几乎都要提供基于 LDC 语料库的测试结果。
马库斯给予他的博士生研究自己感兴趣的课题的自由,这是他之所以桃李满天下的原因。马库斯对几乎所有的自然语言处理领域有独到的见解。和许多教授让博士生去做他拿到基金的项目,马库斯让博士生提出自己有兴趣的课题,或者用他已有的经费支持学生,或者为他们的项目区申请经费。马库斯高屋建瓴,能够很快的判断一个研究方向是否正确,省去了博士生很多 try-and-error 的时间。因此他的学生有些很快地拿到的博士学位。
作为系主任,马库斯在专业设置方面显示出卓识的远见。我有幸和他在同一个校务顾问委员会任职,一起讨论计算机系的研究方向。马库斯在几年前互联网很热门、很多大学开始互联网研究时,看到 bioinformatics (生物信息学)的重要性,在宾夕法利亚大学设置这个专业,并且在其他大学还没有意识到时,开始招聘这方面的教授。马库斯还建议一些相关领域的教授,包括后来的系主任皮耶尔把一部分精力转到生物信息学方面。马库斯同时向他担任顾问的其他一些大学提出同样的建议。等到网络泡沫破裂以后,很多大学的计算机系开始向生物信息学转向,但是发现已经很难找到这些方面好的教授了。我觉得,当今中国的大学,最需要的就是马库斯这样卓有远见的管理者。
过几天我又要和马库斯一起开顾问委员会的会议了,不知道这次他对计算机科学的发展有什么见解。
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