我的个人主页内容太多了。关于招生的信息搬到这儿来。
欢迎优秀本科生加入俱乐部，提前打基础、了解科研；欢迎优秀研究生加入实验室，做高质量的工作。
以下几方面，按照优先级排序。这些方面之间也是互相影响的。
- 沟通。包含两方面。
- 沟通能力强：能用简单的话，把事情说清楚。要把事情讲清楚，必须站在对方的角度去思考，不容易，得锻炼。
- 有较强的沟通意愿：愿意沟通，愿意总结自己的收获，愿意把自己懂的东西讲给别人。
- 逻辑思维。能够把一个复杂的事情，模块化，一一解决。
- 代码能力过关，愿意写代码。
- 很难想象，一个代码能力不过关的同学，会喜欢这个专业。做科研，不一定要有多强的代码能力，但是基本的水平要能达到。别人的代码能看懂。遇到效率瓶颈时，能找到方法解决。遇到bug，能一步步找到问题所在。
- 数学过关，不畏惧。用到的数学知识并不多，也不难。
- 英语过关，不畏惧。计算语言学这个领域，最好还是对语言有点兴趣。
- 人品。这个不好说，毕竟人心隔肚皮。我不对学生做过分的要求，能够体谅学生，也希望学生能够体谅我，互相理解。
博士招生： 如果是外校考博同学，我比较看重硕士期间你是否受过扎实的科研训练。
如果您有兴趣，请发邮件到我的苏大邮箱，附件包括
- 个人简历。越详细越好，英语成绩、照片、爱好、家庭情况等。不要泛泛的讲，把自己的真实的东西讲出来。
- 本科成绩单
- 获奖证书等，不需要
- 请不要发压缩包，一个文件一个附件，文件尽量都转成pdf
通常我会在一天内回复邮件。但是也可能会有特殊情况出现，如邮件被放到垃圾邮件、漏看邮件等。如果在24小时内没有回复，可以再次发邮件确认，或者直接联系其他老师，不要耽误大家。
请有意向的同学一定要提前联系我，至少要给留1个月考察时间（尤其是之前没有接触过的同学）。如果时间紧迫，就不要联系我了。 考研同学，可以等初试结束，感觉有把握可以进入复试，然后联系我，进入考察阶段。当然也可以更早联系我。
- 如果同学在我的课程班上、或在数据标注项目、或者大创项目等，表现优秀，一般考察会比较简单。
- 我通常会考察2周左右
- 主要任务：基础编程练习。如果有其他事情，进度可以慢一点。
- 如果有其他学习或项目工作，日志中也可以体现出来。
- 考察结束后，我会进行1-2次视频、代码面试。最终决定是否录取。
- 考察期间，如果同学担心最终没有被录取而错过其他老师，建议可以同时联系其他老师。
- 具体要求如下
日志周志邮箱：nlp.suda@qq.com；同时将邮件信息（标题和内容）截图发到QQ SudaLAClub群。
每周6天发日志。
每周最后一天写周志（默认周六）。
日志邮件标题格式：李正华-2017.7.10-日志-标注系统的xxx bug
周志邮件标题格式：李正华-2017.7.10-7.15-周志-标注系统的xxxbug-学习CRF的xxx...
日志内容：包含本日计划、本日工作和遇到的问题及收获、下个工作日计划三部分
周志内容：包含上周计划、本周工作和遇到的问题及收获、下周计划三部分
日志和周志没有字数要求，但必须条理清晰、逻辑清晰、文字清楚。总结自己的工作和问题，从而和老师更好的交流。
非常欢迎我自己培养的、且有科研兴趣和理想的硕士生继续读博士。 有三个方案：
1. 博士候选人，直接就转成博士（不建议，对科研没有概念，不知道自己是否喜欢，有点冒险）
2. 硕博连读，研二上学期经过选拔，研三转为博一，不用写硕士论文（最优）
3. 审核考博，研三上学期经过选拔，硕士结束，毕业后，入学。
第2个方案最优，但是研二上学期选拔前（10月份左右）就要至少录用一篇CCF-A/B/C类的会议长文，否则选拔时，打分不够的，可以问问师兄姐了解情况。
- 认真：做事情就要把事情搞清楚，不能糊里糊涂。把事情搞清楚，才能自我提升，越活越明白，才有乐趣。
- 负责：非常清楚自己的责任，绝不推卸责任。对学生负责，尽最大努力帮助学生实现自我价值是大部分老师的追求。我一定会批评学生，但都是就事不就人，不会侮辱学生，会stand in someone's shoes（引自《杀死一只知更鸟》）。我坚信，有人批评你，是一种幸福，可以帮助个人成长。
- 尊重：通过规则管理学生，一方面把我从管理细节中解脱出来，一方面让学生更自由地按照自己的想法做事情，有尊严地学习、工作和生活。老师和学生应该是互相学习的关系。
- 互利：我不喜欢讲个人奉献，不会单方面的不求回报的培养学生。相反，遇到非常自私的学生，我会根据回报调整我自己的付出。但我绝不会为了自己的利益，去损害学生的利益。帮助学生实现自我价值，对我来说就是实现自我价值。
- 鼓励同学形成独立、自由的人格：多运动、多读书，凡事有自己的见解。我特别喜欢同学和我有不同的观点。我特别希望我的学生将来比我做的好，做出更有价值的事情！
- 科研追求：一定是去做有用的、有价值的、高质量的研究。我一直坚信论文只是科研产出的一部分。科研产出的其他形式包括：标准、系统、代码、报告等等。国内太重视可以量化的东西，太追求新，而不太重视基础的打磨和一点一滴的优化和积累。我认为这是目前一些企业和我们合作的一个原因。
- 坚持第一线工作：看论文、推导公式、写论文、看代码、写代码、看数据、标数据、分析实验结果；不断提升自己，根据兴趣学习新的东西，例如数学（人生一大乐趣）。自勉：45岁前坚持看代码、写代码！
- 数据标注：高质量数据资源是人工智能算法和模型的基础。自从2013年加入苏州大学以来，我一直和学生建设数据标注平台，近两年通过和企业的合作，终于大规模开展数据标注工作，招聘了近百位本科生，作为兼职数据标注人员。几个从事数据标注相关工作的研究生，会花一一部分精力做标注系统的维护、标注规范的维护、标注管理等。一方面，我们会根据工作量给项目补助，另一方面这些工作通常也是硕士课题的一部分，会写到硕士论文中。这些学生的主要精力还是在算法和模型上，以保证找到好的技术型实习和工作职位。随着大模型时代的到来，我的观念有一些变化：数据规模不需要很大，但是质量要高，标注过程要对任务形成深入的insights。
- 还有很多可以说的，欢迎加入我们组长期交往更多了解。人生由一段段经历构成，其中大部分和身边的人有关。选择哪些人长期深入交往，虽然有缘分的成分，但也需要仔细筛选一下。