国内较强的NLP高校实验室有哪些？
首先，我们得明确“较强”这个标准。这通常体现在几个方面：
学术影响力： 在顶级NLP会议（如ACL、EMNLP、NAACL）上发表论文的数量和质量，引用次数，以及是否能引领新的研究方向。
人才培养： 毕业生的去向，是继续深造（进入顶尖研究所或高校），还是进入国内外知名互联网公司（如Google、Meta、Baidu、Alibaba、Tencent）的核心NLP团队。
科研项目和经费： 承担的国家级、省部级重要项目，以及与企业合作的项目，这些往往能反映实验室的研究深度和实际应用能力。
开源贡献： 是否推出了有影响力的开源工具、数据集或模型，为整个NLP社区做出了贡献。
研究方向的广度和深度： 是否覆盖了NLP的多个重要分支，并且在某些分支有深厚的积累。
基于这些标准，以下几家高校的实验室可以说是国内NLP领域的“领头羊”：
1. 清华大学 自然语言处理与社会人文计算研究组 (NLP & Social Computing Group)
实力概况： 清华的NLP实力在国内是毋庸置疑的顶尖。这个研究组在多个NLP细分领域都有深耕，尤其是在信息抽取、机器翻译、对话系统、知识图谱、情感分析、跨语言NLP等方面有着非常出色的表现。
学术影响力： 他们的论文经常出现在ACL、EMNLP等顶级会议上，很多成果被广泛引用。在一些关键技术上，他们也常常是国内最早进行系统性研究的团队之一。
代表性人物： 孙茂松教授、唐杰教授、刘知远教授、黄民烈教授等，这些都是NLP领域响当当的名字。他们的学生很多都在学术界和工业界担任重要职务。
研究特色： 除了传统的NLP技术，清华在这个组里特别强调“与社会人文计算的结合”，比如利用NLP技术分析社交媒体、挖掘网络舆情、研究网络文化现象等，这使得他们的研究既有理论深度，又有鲜活的实际应用价值。
开源贡献： 过去有过一些不错的开源项目，虽然不像一些公司那样持续高强度更新，但在特定领域的研究成果和代码也为社区提供了不少支持。
2. 北京大学 计算语言学研究所 (Institute of Computational Linguistics)
实力概况： 北大计算语言学所的历史悠久，是国内最早进行NLP研究的单位之一，可以说是有着深厚的学术底蕴。他们在汉语词法分析、句法分析、语义分析、信息检索、机器翻译等领域有着长期的积累和突出的贡献。
学术影响力： 北大在NLP领域的学术产出一直非常稳定且有影响力，特别是在基础理论研究和方法论探索上，为国内NLP的发展奠定了坚实基础。
代表性人物： 袁毓林教授、李涓子教授、王海峰（百度首席科学家，早年在北大）、王书灵教授等。
研究特色： 北大在汉语计算语言学方面有着天然的优势，对汉语的语言学特性有深刻的理解，并将这种理解融入到NLP模型的构建中。他们对符号与统计相结合的研究也很有特色，在一些对语言理解要求极高的任务上，这种结合往往能带来更好的效果。
人才培养： 北大的毕业生在学术界和工业界都有着非常好的口碑，许多毕业生选择继续在顶尖高校深造或进入大型科技公司的AI部门。
3. 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院 (School of Computer Science and Technology)
实力概况： 哈工大在NLP领域，特别是机器翻译、信息抽取、文本生成等方面，实力非常突出，尤其是在对抗性生成网络(GAN)、预训练模型（BERT等）的应用与改进方面，有着非常活跃的研究。
学术影响力： 近年来，哈工大在NLP顶级会议上的论文数量和质量都有显著提升，是国内在这些前沿技术上非常活跃的研究力量。
代表性人物： 车万翔教授、李生教授、秦兵教授等。
研究特色： 哈工大的NLP研究特别接地气，紧跟国际前沿。他们对跨语言技术的研究也非常深入，在处理多语言信息方面有独到之处。他们也积极探索NLP与知识图谱、问答系统等领域的结合。
开源贡献： 在一些开源项目上也有活跃的参与和贡献。
4. 浙江大学 计算机学院 (College of Computer Science and Technology)
实力概况： 浙大在NLP领域的研究同样非常强劲，尤其是在信息抽取、知识图谱、对话系统、情感分析、多模态NLP等方面，都有深入的研究和成果。
学术影响力： 浙大在NLP领域的学术影响力不容小觑，论文发表质量高，许多研究成果在国内外引起关注。
代表性人物： 孙栋教授、陈华钧教授、赵剑锋教授等。
研究特色： 浙大在NLP领域的特色在于理论与实践并重，他们不仅关注算法的创新，也注重将技术落地到实际应用场景，例如在智慧医疗、智能客服、教育科技等领域都有探索。多模态NLP是他们近年的一个重要发展方向，将文本与图像、语音等信息结合进行理解和生成。
开源贡献： 也有不少高质量的开源库和数据集产出。
5. 上海交通大学 计算机科学与工程系 (Department of Computer Science and Engineering)
实力概况： 交大在NLP领域的研究也是国内领先的，特别是在信息抽取、知识图谱、对话系统、文本挖掘、语义理解等方面有扎实的研究基础和前沿探索。
学术影响力： 在NLP顶级会议上的论文数量和质量都保持在一个很高的水平，并且在一些特定技术方向上形成了自己的特色。
代表性人物： 傅筑生教授、杨帆教授、程帆教授等。
研究特色： 交大在知识图谱和关系抽取领域的研究尤为突出，为构建大规模知识库提供了许多关键技术。同时，他们也积极关注低资源NLP、小样本学习等挑战性问题。
人才培养： 毕业生在学术界和工业界都颇受欢迎。
6. 中国科学院计算技术研究所 (Institute of Computing Technology, CAS)
实力概况： 众所周知，中科院计算所是中国计算机科学研究的重镇，在NLP领域也汇聚了众多优秀的研究人员。他们覆盖了机器翻译、信息检索、文本理解、对话系统、情感分析等多个方面。
学术影响力： 计算所的NLP研究团队在国内外重要学术会议和期刊上发表了大量高水平论文，并且在一些关键技术领域取得了突破性进展。
代表性人物： 孙继平研究员、张家琳研究员、徐少华研究员等。
研究特色： 计算所的研究往往更侧重于基础理论的深入探索和关键核心技术的攻关，尤其是在大规模语言模型、中文信息处理、人机交互等领域。他们也与国内多家大型企业有紧密的合作，将研究成果进行产业化转化。
开源贡献： 计算所也推出过一些重要的开源项目，为国内NLP技术发展做出了贡献。
除了以上几家，还有一些同样非常值得关注的高校实验室，比如：
南京大学 计算机科学与技术系 (Department of Computer Science and Technology, Nanjing University): 在信息抽取、知识图谱、自然语言生成等领域有很强的实力。
中山大学 计算机科学与技术学院 (School of Computer Science and Technology, Sun Yatsen University): 在文本情感分析、社交媒体信息处理等方面有深入研究。
华中科技大学 计算机科学与技术学院 (School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology): 在文本挖掘、信息检索、语义分析等方面有突出表现。
西安交通大学 计算机科学与技术学院 (School of Computer Science and Technology, Xi'an Jiaotong University): 在信息抽取、知识图谱、医疗NLP等领域有特色研究。
总结一下，要评价一个NLP实验室的“强”，不能只看一两篇论文，而是要看其长期的学术积累、人才培养能力、在行业中的影响力以及对领域发展的贡献。
基础研究深厚、理论功底扎实 的，通常在北大、清华能找到更多代表。
紧跟前沿、技术应用落地能力强 的，哈工大、浙大、中科院计算所等都有很多亮点。
特定方向（如汉语处理、跨语言）有独到之处 的，也可以深入了解。
总的来说，国内在NLP领域的研究力量非常雄厚，并且近年来进步神速。这些实验室的老师和学生们，正是推动这一领域不断前进的中坚力量。如果你对NLP感兴趣，多关注这些高校的最新研究动态，从中就能感受到这个领域的蓬勃生命力。
网友意见
前面有回答介绍了CSRankings的确是不错的了解各方向实验室的入口，不过现在看国内很多高校的教师信息还不完整。实际上CSRankings允许大家一起补充信息，有兴趣的可以通过网站了解在github上提交补充信息的方式。
另外，CSRankings中将中科院列为了一个单位，实际上中科院内从事NLP的团队有非常多，如 中科院自动化所的 宗成庆、张家俊老师团队机器翻译超强；中科院自动化所的 赵军、刘康、何世柱、陈玉博等老师团队是国内知识图谱研究重镇；中科院软件所的 孙乐、韩先培老师团队侧重信息检索和知识计算研究；中科院计算所的 程学旗、沈华伟、郭嘉丰等老师团队则在信息检索和社会计算方面很强大；中科院计算所的 冯洋老师团队则接替刘群老师主要从事机器翻译研究，刚获得ACL最佳论文奖。此外，在中科院信工所、声学所、中科院大学等单位也有一些从事NLP的老师和团队。
总之，CSRankings是的不错的入口，但还不够全和细，也有很多团队并不那么重视国际会议论文发表，而是深耕语言知识库构建等基础而重要的工作。更全面的信息可以参考国内自然语言处理和计算语言学的专业学会 中国中文信息学会，以及中国计算机学会的 自然语言处理专委会 自然语言处理-中国计算机学会。
之前一个回答：
说一下我了解的学校和实验室！排名不分先后，名单不全，欢迎补充~
清华大学：孙茂松老师、刘知远 @刘知远老师、刘洋、朱小燕、李涓子、黄民烈等老师
北京大学：王厚峰老师、孙栩老师，万小军等老师
上科大： 屠可伟老师
北邮：王小捷老师，郭军等老师
中科院：宗成庆老师、张家俊老师、赵军老师、刘康、王斌、孙乐、韩先培等老师
哈工大本部：刘挺老师、秦兵老师、车万翔老师、刘秉权老师、孙承杰等老师、赵铁军等老师
哈工大深圳：徐睿峰老师、户保田等老师
苏州大学：张民老师、陈文亮老师、周国栋等老师、李正华老师、李军辉老师、洪宇老师
厦门大学：苏劲松老师
南京大学：陈家骏老师、黄书剑等老师
东北大学：朱靖波老师、肖桐、任飞亮等老师
复旦大学：黄萱菁老师、邱锡鹏 @邱锡鹏，张奇 @张奇 ，魏忠钰等老师
西湖大学：张岳老师，蓝振忠老师
上交：赵海老师，王瑞 @王瑞 老师
北理工的黄河燕老师，毛先领老师，冯冲老师以及高扬老师
中国人民大学：赵鑫老师，严睿老师，窦志成老师等 @到处挖坑蒋玉成老哥所说，徐君老师入职人大，我了解几个人大老师都放实习，这个挺好。
华东师范大学：吴苑斌老师
浙江大学：赵洲老师，陈华钧老师
天津大学：张鹏老师，张梅山老师，熊德意老师
武汉大学：姬东鸿老师、李晨亮老师
北航: 李舟军老师，张日崇老师。
创新工场：周明老师
北京语言大学：于东老师
写了一些了解，还有很多很多厉害的老师和组、祝好！（发现此贴可以用来找导师使用，哈哈，只要留言有学生推荐的老师，一般不会差！）
然后推荐刘知远 @zibuyu9 老师提供的了解老师方法：从中国中文信息学会和中国中文信息学会的青年工作委员会进行了解，可以说很全了！
欢迎大家补充~
NLP领域有四大顶会：每年举办的ACL、EMNLP、NAACL以及每两年举办一次的COLING。只要统计各大高校团队在顶会上发表的论文数量就能够对各单位的NLP能力略窥一二。
cs ranking这个网站能够查询全球各个机构和个人发表在各领域顶会的论文数量（姑且认为数据统计没有偏差）并根据论文数量进行了排名。我们只考虑国内地区NLP领域的数据统计，在Rank institutions 选项框中选择China，在左边的领域中选中Natural language processing, 并勾选列出的会议（ACL、EMNLP、NAACL），虽然没有COLING，但也能够说明问题。我们选择2016~2020这五年的数据。
以下是机构的排名：北大清华还是排名第一、第二。之后依次是中科院、复旦、哈工大、西湖大学等等。
在个人发表的数量方面，排名第一的是西湖大学的张岳，发了55篇，其次是清华大学的刘知远，发了53篇。其他的一些耳熟能详的人物有哈工大的刘挺（40篇）、北大万小军（31篇）等等。
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