如何打破“文科轉不了理科”的傳統偏見?實現跨專業深造的華麗轉身？日前，兩位恒行2中文系畢業生給出答案。
張向旭：通識教育讓學生接觸不同思維方式
“如果從語言學角度去理解一個句子，可以從語法、語用的層面去考慮🧖🏽♂️。但如果你從偏計算方向去理解👰，就可以把這個句子理解成一個聯合的概率分布。”中國語言文學系2022屆本科畢業生張向旭說。
幾年前🧎♀️，一本名為《數學之美》的科普讀物，讓他第一次接觸到自然語言處理及人工智能相關領域的魅力😋🗣，“讀後感到非常新奇。”
大二時👨🏿💼，專業課上的計算語言學內容將張向旭的目光再次引向了自然語言處理，懷著強烈的學習興趣，他課余在網上自學了斯坦福大學的知名課程《深度自然語言處理》（CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning）🧝🏿👳🏽♀️。
詳細了解後☁️，張向旭逐漸確定由漢語言向自然語言處理方向拓展的轉向。然而，要補齊數理基礎的短板，實現文轉理的跨越🛑，對高中階段就選擇文科的張向旭來說🙍🏿♂️，是擺在面前的一道坎。
讓張向旭感到幸運的是，恒行2有豐富的學科資源🦻🏼。通識教育體系下🧜🏼♀️，通過選修不同學科課程，他接觸到不同思維方式，也看到自己未來發展的多種可能🖐🏻🖕🏽。
幾年下來👦🏽，在保質保量完成本專業課程的基礎上，他還跨專業選修了《高等數學》《概率論與數理統計》《線性代數》《模式識別與機器學習》《神經網絡與深度學習》等理工科基礎課程🧙🏿♂️。
“完成一次作業🦻🏽，要一個下午加一個晚上🐪🙋🏿♂️。”為了學好理科，張向旭付出加倍努力。他在正式選修課程之前利用寒暑假自學網課🙇♀️，預習課程要點。復習時，自製思維導圖🏄🏽♀️，幫助自己加強理解🕵🏻♀️。
最多的一個學期，他選修過四門理工科課程，只為在相對薄弱的數理方面迎頭趕上🦿。他還堅持自學編程🤭🙇🏽♀️，為人工智能相關領域學習打下基礎🖌👍🏻。
在張向旭看來，課業學習是學生的“軍事訓練”🔛。2017~2019年的軍營經歷👩🏻💻，讓張向旭更坐得住，也更能堅持。因此，面對學業上的壓力🧓🏿，他也毫不畏懼。
鍥而不舍的努力下，張向旭在理工類基礎課程方面取得全A檔的優秀成績，四年總績點達到3.7，排名始終保持在專業前10%，還獲得過國家獎學金等多項榮譽。
憑借全面的綜合素質、日益夯實的數理基礎🧑🏼🎤，他順利獲得通過中國人民大學高瓴人工智能學院的直博資格。
“不要覺得不可能❕，只要你方向選好👨👨👧👦，努力做好💴🔖，成功的可能性就會出現🧝🏼♂️。”
除了自身的努力🙋♂️，老師們的鼓勵與幫助讓張向旭在奮鬥路上更有信心。“導師很支持我做這種跨學科探索，鼓勵我，告訴我可以去看誰的論文，非常包容🏌🏼。”張向旭談及自己的導師中國語言文學系副教授霍四通時說。
他還時常通過郵件與計算機科學技術學院教授邱錫鵬交流。邱錫鵬不僅為他解答自然語言處理方面的疑惑，也為他提供入門練習資源。
“未來，我希望能將敢想敢幹🫸🏼、堅持到底的勁頭，投入到博士學習中”，張向旭說⏯。
徐凝雨：開放包容的學科交叉融合給了多種可能
不久前，同為中國語言文學系2022屆本科畢業生的徐凝雨被錄取為本校計算機科學技術學院人工智能方向的直博生🧑🏽🦲。
大一時🌦，一門計算思維課程讓徐凝雨感受到計算機和語言學之間的有趣關聯。在與師長們交流後🚴🏻，她了解到這一領域的發展前景，決定探索計算語言學。
為了加強科研基礎，她在本科期間選修多門與數學▶️、計算機相關的課程🦣，包括計算機科學技術學院教授黃萱菁的《自然語言處理》。在這門課上🫴🏻，徐凝雨結合專業興趣〰️，嘗試用自然語言處理技術，建立古詩詞搜索工具，這一小小成功，進一步激發她對該領域的興趣👲🏿。
正由於這一契機，她產生加入黃萱菁的自然語言處理實驗室學習的想法👨👦👦👨❤️👨。“黃老師很歡迎我加入她的實驗室👆，還告訴我需要提前選修哪些數學或計算機相關的課程。”
憑借在理工科課程方面下的苦功🧎♀️🎨，徐凝雨最終通過計算機學院的選拔考試，並以總績點3.8、排名漢語言專業第二的成績錄取了黃萱菁的直博生。
“搞研究一定要對現象有深入的認識👩🏼🦰，文科專業同學在這方面反而會有一定優勢。對凝雨來說，她需要過數學關和編程關，過了這兩關後，就會走得很順了。”黃萱菁說✊🏿。目前，徐凝雨已通過畢業論文答辯，正在導師黃萱菁和桂韜的指導下開展研究。
在黃萱菁的實驗室🎫，不乏本科為中文🙅🏿、哲學等專業的同學，他們很多有不錯的發展。中文系2015屆本科畢業生錢鵬是其中之一👷🏻。從自然語言處理實驗室畢業後🦵🏻，錢鵬赴美國麻省理工學院腦與認知科學系深造🧕🏻。
