本科某语言大学对外汉语专业，纯！文！科！硕士在华盛顿大学 Computational Linguistics，现在苹果做工程师。
难度当然是很大的，毕竟和你竞争的都是对口的，但还好国外对于个人的发展多元化很宽容，所以转专业的学生大把大把。
但跨度从纯文科到计算机，太大了。所以你大学四年的规划，至关重要！
PS：如果对于规划，你看完了以下我的回答还不清楚的话，可以微信 ZLdanke 我可以为你定制一份转专业申请的大学四年规划表。免费尽力做。
申请Computational Linguistics项目，首先，需要对这个领域感兴趣。
我的同学基本上都是来自五花八门的领域，可以分为两大类，语言学背景和计算机背景。
如果是语言学背景或者是计算机背景的人就特别匹配；
其他背景的申请者如果有一些基础的计算机知识，能够通过系里组织的Placement Test（考察计算机相关的能力，比如编程），就可以顺利就读。
标化方面，没有GRE的要求，如果有GRE的话是一个加分，达到average水平就可以。
托福需要至少100分以上。
因为申请需要有跨学科背景，所以对GPA要求不是很高，考虑到华大本身有一个门槛，我觉得需要达到3.5以上。我这个项目不是研究型的，不需要套瓷。
关于背景的要求，你也可以直接在项目官网里看到，比如说华大的写这个项目，不同专业的本科在读学生应该怎样满足学校对先修课程的要求：
已经毕业的学生不要担心，也可以做这些准备：
查看你想去的项目的要求，再对比一下你自己的背景，基本就能知道自己还差多少，还需要做什么事去弥补自己的背景了。
我毕业已经三四年了，有一些工作中得到的体会想跟学弟学妹们分享。
因为我本科学的对外汉语，高中都是文科生，可以说是纯文科的背景。我从文科转到计算机跨度还是非常大的，需要主动的去学习很多新事物。
我发现，把文科知识跟理科知识相结合起来，能做的事情其实是比想象中多很多。成为一个多学科的人才对以后的工作也是非常有用处的，能够结合不同学科的优势，让自己成为一个不可替代的人才。
苹果的Siri部门几年前发出了一个posting，想要招收一个语音合成方向的工程师。
也就是说想要找一个同时具有语言学背景和计算机背景的人，但是当时一直没有找到特别合适的人选。所以说计算语言处理这个领域的人才缺口是很大的。
当时这个posting，绝大部分申请者是计算机背景的，没有任何文科/语言的背景，不太符合我们的要求。
公司如果同时招收一个纯计算机背景和一个纯语言背景的人，需要开两份工资，这两个人还要不断磨合沟通。显而易见对于公司来说，一个交叉背景的人才是更加好的选择。
所以把文科和计算机结合可以做的事情非常多，跨专业背景的人也是很多公司最需要招收的人才。
所以确定好要纯文科转专业过来的话，请好好准备吧！
一、 计算语言学从哪些方面来准备
作为一个交叉学科，这个专业的人一定是“能文能武”的。
课程方面：
语言学：不知道题主的“文科”具体是什么，举个例子吧。我之前代过的学生是法英双语专业出身，她的专业课上直接就包括了“话语分析”。通过专业课的学习，学生了解到如何将相关信息关联、组织和表达，并且被人所理解。我们认为“理所当然”的表达和被理解，其实微妙的被数量原则、质量原则、关联原则、方式原则等基础会话原则所操控。
除了课堂学习之外，学生又主动阅读了大量语言学著作，比如B.布洛赫、G．L.特雷杰《语言分析纲要》和索绪尔的《普通语言学教程》等，加深对句法、语义等的理解。这是计算语言学最重要的理论基础。
计算机方面：这一块也是大多数文科生，或者转专业申请的学生最为concern的。实话说不是计算机科班出身的人确实难度不小。算法、机器学习等概念对于“码农”们来说是很基础的，但是纯文科生会显得非常难和陌生。
这里要给文科同学打鸡血了。刚才介绍的法英双专业的同学是个妹纸，而且是一个非常有决心和毅力的妹纸。自从有了从事自然语言处理（NLP）职业的想法后，她利用大三的寒假时间，参加了一个Python的训练营，高强度的实战训练，让她从最初的零基础，到利用编程来建模用实际数据解决问题。
作为文科生，她在中间也遇到过很多困难，但是选择了坚持下来。除此以外，她申请跨到计算机系上了数据结构、机器学习、Java编程等课程，这些基础课的学习，对于一个文科生转到计算机语言学专业是非常重要的。
科研/实习：计算机语言学是一个应用性很强的专业，仅仅完成一些课程的学习是远远不够的。
该同学在申请季前夕参加了一个自然语言处理和深度学习的项目，对她研究生转专业是至关重要的。在该项目中，她独立制作了一个聊天机器人(Chatbot)，采用天气预报数据作为素材，进行训练，让机器人可以回答关于某个城市的天气状况和空气质量等信息。
该项目中间也遇到了诸多挑战，比如机器人“答非所问”，语调生硬等等，启发她思考如何来加强语义分析和情感识别方面。一些项目中待解决的问题也直接激发了学生继续深造的热情。
二、 申请美国研究生的策略问题
正如其他业内知乎答主的所说，美国始终走在计算机语言学的科研前沿。
有条件的情况下，申请一个美国的研究生，将成为文科同学走进计算机语言学领域，从事相关工作的一个重要踏板。
但是该领域近年来随着“机器学习”“人工智能”等概念变得炙手可热。大量计算机背景的申请者都来申请这个项目，使其难度对于文科背景的申请者来说是很大的。
选校是其中关键一环，这个要根据申请者自身的竞争实力和学校的录取难度以及未来职业规划来综合决定，所谓的“知己知彼”才能“百战不殆”。
而这时候往往申请者对于国外院校的了解也只是学校官网和一些留学网站上面碎片化的信息，对于自身的定位更是难以把控。还有就是搜集和整理这些碎片化的信息，制作自己独特的文书其实也是需要耗费自己大量的时间经历的。
文书的打造也是重要的环节，个人陈述配合好简历等其他材料，展现申请者独特的优势。深入挖掘自己的兴趣，巧妙的展现自己独特的“文科”-语言学方面的理解和优势，展现自己对于自然语言处理方面的热情和清晰的职业规划，都是非常重要的。
最后再推荐一下我就读的项目～有意向申请CL的同学欢迎来华大～
华盛顿大学位于西雅图，是距离中国最近的一个美国大陆城市。作为一个特别怕热的人，我觉得西雅图环境特别好，一年四季都像春天一样。除了硅谷之外，西雅图是美国科技公司最密集的一个城市，加上现在人工智能发展非常迅速，所以就业机会特别多。
UW有一些很著名的专业是在全美排名前列的。护士护理专业、基础医疗都是全美排名第一的，理工科类专业包括计算机系都是在全美研究型的学校排名前列的。华盛顿大学是在西雅图的downtown，所以吃喝玩乐等等做什么事情很方便，这与大农村型学校形成新生的鲜明。
如果不喜欢雨的话，你可能不会喜欢西雅图，因为西雅图有超过半年的时间都在下雨。
除了下雨没有任何槽点。
生活成本低，工作机会多，收入水平高。因为华盛顿州没有周税，所以开出的工资就比其他地区高出一大截。吃喝玩乐的东西比较多，中餐、海鲜也挺多的，可以说是海鲜爱好者的天堂，almon、Alaska crab等都很多，回中国的机票也很便宜，距离也很近，只需要十个小时左右就可以回国。距离加拿大也很近，周末开车去温哥华玩只需要两个小时就到了。
我就读的专业全称叫计算语言学硕士MS in Computational Linguistics，也可以叫自然语言处理，是在华盛顿大学西雅图分校语言学系下面的一个语言学和计算机交叉的跨学科专业。
课程是由语言学系、计算机系和统计系等相关科系的课程共同组成的。
跟UW一样，有一些学校的Computational Linguistics是在语言学系下面的。但是CMU和Stanford的Computational Linguistics是在计算机系下面的。
计算语言学是一个MS项目，没有提供PhD学位，是一个Professional Program，主要面向就业而不是偏研究型。所以是非常的技术化的一个专业，我们的就业面向就是计算语言学，或者说自然语言处理相关的一些工作。每年大概招30名学生，然后国际生的比例大概占到三分之一。
我是2012年唯一一个入学的中国学生。随着现在知名度越来越响之后，现在每一届可能都有4、5名中国学生，也就是说差不多每年都有一半的国际学生是来自于中国的。
UW有一些与Computational Linguistics相关的项目，如信息学院下面的信息管理硕士项目，以及专门研究人机交互的Human Machine Interaction Program。UW的语言学系开设有理论语言学等一些专业，但是和Computational Linguistics相关性不大。
教授情况：
目前有三名专职负责该项目的教授，另外还有一些其他院系的教授参与进来授课。这三位教授的功底都很强，在业界也比较出名，他们做的分支正好是不同的方向，所以三位教授基本上是涵盖了这个领域所涉及全部的知识。
一位是Stanford的博士，另一位是MIT的博士。第三位是一名华人教授Xia Fei，他论文产量相对比较多，主要研究的是Statistical Modelling，Biochemical Informatics，Machine Translation。
课程设置：
计算与计算语言学的课程设置由两大部分组成。一部分是语言学基础知识，需要掌握如语音学、句法学、Phonetic Syntax。还有一部分是计算机基础知识。因为是跨学科专业所以他们这两个专业的交叉的一些门类会有一系列课程，如Shallow Language Processing, Deep Language Processing等。学生可能会被要求到统计系选修一些课程，如Statistics Model等，或者一些关于自然语言学应用的课程。研究生阶段必修的课程有：
奖学金：
我当时在EE系做关于语音识别的RA。硕士申请到TA基本上是不可能的，当RA还是有机会的，但是opening不是很多，不会像PhD一样会给学生安排工作。学生需要去寻找是否有其他院系的相关研究项目，是否要求申请者有语言学背景的同时又懂计算机。
我们毕业后去了哪里？
我毕业的时候，Computational Linguistics可以说是最火的专业，UW在西雅图的认可度也比较高，所以毕业生百分之一百都找到了比较好的工作。
再加上西雅图当地有很多高科技公司，每年都有招聘，甚至吸引了大量外地人来西雅图工作。甚至腾讯和阿里巴巴的美国总部都在西雅图，他们现在也在大量招聘自然语言处理相关专业的人。
Computational Linguistics的学生毕业后都去了比如亚马逊、微软、Google、Facebook、Apple等相关的企业，做自然语言处理、Software Engineer相关的工作。
有一些人计算机技术比较好，了解机器学习，可以做Data Scientist、Machine Learning Scientist；
计算机基础不太好的人，也能找到比较基础的计算机和语言学交叉领域的工作，比如Language Engineer
我们毕业的最后一年，系里每天都会推送Daily Job Postings，会有很多的工作机会。每个公司的招聘流程也都不一样，大体上就是先要通过两轮或者三轮电话面试，最后进入一个全天的onsite面试。考察的内容主要是计算机基础，所以计算机基础必须扎实，要掌握Data Structure、核心算法、自然语言处理相关知识，建议多刷题。
下图是美国科技公司员工的学校来源，对找工作而言，校友群体的排名比学校排名更重要，这是我在工作中的切身体会！
以上。
有关于留学等任何问题可以添加我的微信 palmdrivezhihu 详细咨询。
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