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這篇文章分享的是我在 2019 年申請，並於同年 10 月至 2022 年 4 月就讀德國斯圖加特大學計算機語言學碩士課程的經驗。我畢業於清華大學外國語言學系，畢業後曾在台灣的緯創資通任職約一年，期間也同步準備申請國外學校。我就讀的是斯圖加特大學的計算機語言學碩士課程：斯圖加特大學Computational Linguistics M.Sc，中文名稱為「計算機語言學」。在接下來的文章中，我將以 CL（Computational Linguistics）作為系所的簡稱。
NLP vs. CL
先釐清名詞定義：自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）與計算語言學（Computational Linguistics，CL）是人工智慧領域中經常被混用的兩個術語，但實際上它們代表的是兩個不同的研究方向。NLP 是人工智慧（AI）的一個分支，專注於人類與電腦之間透過自然語言進行互動。它涵蓋各種使電腦能夠理解、解釋與生成自然語言的演算法與模型，應用範圍廣泛，從虛擬助理到情感分析等皆屬其領域。而 CL 則是語言學的一個分支，關注如何以計算的方式來研究語言。它同樣涉及開發演算法與模型，但更強調語言本體的分析，例如語音學、語法、語意學與語用學等層面，使電腦能夠在這些層面上理解與處理語言。計算語言學的應用範圍包括機器翻譯、語音辨識等。
申請動機及背景
在大學期間，我修習了許多語言學相關課程，也因為系上教授的介紹，首次接觸並認識了自然語言處理這個專業領域。最終我決定出國攻讀自然語言處理的碩士學位，主要基於以下兩個原因：
- 就業經驗讓我意識到自身知識與能力的局限：畢業後，我在緯創資通擔任資料分析處理相關職務。然而，由於缺乏資訊背景，我的工作內容相對侷限且高度重複，讓我深刻體會到進一步學習的重要性。
- 台灣缺乏直接對應的相關科系：在台灣，若想深入學習 NLP，通常需要加入資工所的實驗室，或自行在資工系選修相關課程。然而，目前尚未有專門針對自然語言處理或計算語言學設立的專業科系。相較之下，歐美地區已有不少對應的學士或碩士課程，選擇上更加多元與完善。
當時我申請了海德堡、杜賓根，以及斯圖加特大學的計算語言學（CL）碩士課程，最終獲得杜賓根與斯圖加特的錄取，並選擇就讀斯圖加特，原因如下：
- 斯圖加特的碩士學位為 MSc，而我大學所取得的是 BA。考量到未來希望從事與軟體工程相關的工作，我認為取得一個 MSc 學位對於職涯發展更為有利。
- 斯圖加特的課程設計非常符合我的需求，不僅提供豐富的計算機選修課程，也包含許多深度學習與機器學習相關內容。這些課程不僅有助於求職，也能補足我在 CS 領域的背景不足。
- 斯圖加特是德國資訊與汽車產業的重要據點，實習與就業機會相對較多，對未來的職涯發展也更具潛力。
斯圖加特大學計算機語言學
接下來，我將分享自己在斯圖加特大學計算機語言學碩士課程中的求學歷程、學生工作經驗、碩士論文撰寫，以及對未來職涯的規劃。整個課程需修滿 120 學分（ECTS），其中碩士論文即佔 30 學分。詳細的課程與學分資訊，可參考學校官方網站提供的模組清單：Module List for M.Sc. Computational Linguistics in C@MPUS
學習歷程
第一學期
- 主要以較基礎且偏理論導向的概論課為主，例如「計算語言學概論」或「語音辨識概論」等。如果你並非資訊相關背景，會需要補修一門課程，並參加一次口試作為補考。不過整體來說，難度不高，通常都能順利通過。
此外，第一學期你也需要思考並選擇未來想要專攻的課程模組，總共有三個選項可供選擇：
- Core Computational Linguistics：涵蓋多個 CL 子領域的理論基礎與核心技術。
- Applied Natural Language Processing：著重於文本處理的實際應用，並介紹用於解決相關問題的技術。
- Speech Processing：聚焦於語音辨識與合成等任務的理論與實作。
我自己選擇的是 Applied Natural Language Processing，因為這個模組的課程實用性最高，不僅可以透過大量專題訓練程式能力，也能實際操作各種 NLP 任務，加強實務經驗。
第二學期
有許多可以做專題的選修課，所謂的「專題」（e.g.，Team Laboratory），是指除了老師授課，還會提供多個不同的任務主題，學生會與組員一起挑選其中一個主題，並在整個學期內進行深入研究與實作。在專題進行期間，每週都會與教授或助教開會討論進度、回報成果，並針對遇到的問題進行討論與解決。此外，你也可以根據自己的興趣，選擇聚焦於文本處理或語音處理相關的自然語言處理任務。
第三學期
這學期會有一些 seminar（研討課），也有可以選擇做專題的課程。你可以開始思考想要和哪位教授合作寫碩士論文，並主動聯繫對方。教授通常會與你討論研究方向，並指派一位與你興趣相近的博士生擔任指導，協助你規劃與進行研究。此外，你也可以利用第三學期的時間在學校或公司擔任學生工，或選擇去實習。如果是實習的話，可能會佔掉整個學期的時間；但如果是學生工，則可以一邊工作一邊修課，彈性會比較大。
第四學期
通常到了第四學期，每個人的規劃就會開始有所不同。有些人會選擇整個學期去實習，有些人則會開始撰寫碩士論文。根據學校的規定，論文撰寫期限為六個月。如果你寫的論文內容具有研究潛力，教授有時也會邀請你一起投稿學術會議（conference），共同發表論文。口試的時間有一定彈性，通常可以自行安排。除了報告論文成果之外，口試內容還會涵蓋整個碩士期間所學的理論知識。我自己當時被問到的題目是與 deep learning 有關。許多學生會在第五學期進行口試並開始找工作。這樣安排有一個好處，就是仍可保留學生身分，繼續享有學生簽證與相關福利（e.g.，住學生宿舍、學期交通票）。因此，大多數人會選擇在第五學期正式畢業。畢業之後，則需將簽證轉換為「找工作簽證」，或者如果已經有工作機會，也可以直接換成「工作簽證」。
學生工作｜實習
根據德國勞工法規，學生工每週的工作時間不得超過 20 小時；但若是以實習生（Praktikum）身份，就可以全職工作，一天工作 8 小時也是合法的。無論是學生工還是實習生，在德國的薪資待遇相對不錯，一個月稅後收入大約在 1000 到 1500 歐元之間是相當可能的。我自己是在第三學期，也就是碩士第二年時開始到校外擔任學生工，收入足以負擔自己在當地的生活費，雖然我生活得相對節儉。我非常推薦在學習的同時，安排時間去外面累積實務經驗，無論是學生工或實習都對未來求職非常有幫助。像我現在的正職工作，就是透過當學生工時建立起來的人脈與經驗，進而順利得到正職 offer。
未來出路
你可以先思考兩個問題
- 你想要專注在文本處理還是語音處理相關的工作？
- 你是否對學術研究有興趣？例如攻讀博士學位、加入研究機構，或在公司擔任研究員？還是你比較傾向進入產業界，擔任工程師開發 NLP 相關的軟體應用？
在歐洲，攻讀博士的機會相對台灣來說更多，不僅選擇多元，待遇也普遍較好。無論你未來想走學術路線還是產業界，修這個碩士課程的背景與訓練都能為你打下不錯的基礎。
我是否適合念 CL？
沒有資工底子？
在我就讀 Computational Linguistics 期間，大概有將近十位台灣學生曾問我一個問題：「如果我是文學背景、沒有資工底子，能不能念 CL？」老實說，我也無法給出絕對正確的答案，但我真心覺得——只要你有決心，這並不會成為問題。我認識不少 CL 系的同學，不論是台灣人還是其他國家的學生，他們很多也是純語言學背景出身。在課程中，他們努力補上自己在資訊背景上的不足，最終也都成功進入軟體工程、自然語言處理工程，甚至是 AI 相關的軟體開發領域。
如果你本來就是一個願意跨領域學習的人，那我認為你非常適合這個系所。在資訊爆炸的這個時代，跨領域的能力和視野其實變得越來越重要。我自己當初鼓起勇氣來德國念這個系，現在回頭看，這應該是我人生中做過最正確的決定之一。如果你對這個 program 有興趣，只是還不太確定它是否適合你的背景、或是否符合你對未來職涯的想像，歡迎你隨時聯繫我聊聊。
另外，如果你對 CL 的內容還沒有太多概念，我推薦你可以先看看這本書：Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition。內容是你在 CL 唸碩士的時候會最先接觸到的概論知識，也可以說是 CL 的聖經。
外語系對我到底有沒有幫助？
對我來說，外語系的學習確實帶來了一些幫助，但也有其侷限。我認為外語系最大的價值，在於它訓練了我的邏輯思考能力與口語表達能力。這些能力在日常生活與職場溝通中非常重要，尤其在跨文化環境下更是不可或缺。然而，有趣的是，我發現許多非外語系的人在英語或第二外語的能力上，其實不見得輸外語系。因此我認為，「語言能力」並不是就讀外語系的唯一或最大優勢。當然，語言背景的確讓我在準備雅思考試時輕鬆不少，也在早期申請過程中提供了優勢。但若論及未來職場的核心競爭力，語言只是其中一環。
外語系的侷限在於，它較少直接連結職場技能。無論是口譯、語言教學，或進入企業工作，我認為當代學生都應該培養一個「第二專長」。這也是我後來選擇補足資訊背景、跨領域學習的原因。我把資訊工程當作我的第二專長，這樣的搭配讓我在職場上更有競爭力，也讓我能夠進入 NLP 這個跨領域的領域。
歡迎找我聊聊 :)
我想特別感謝清大外語系的陳宗穎教授，當初願意幫我寫推薦信並一直支持我。也非常感謝我的家人與朋友，在我準備留學與適應德國生活的過程中，給予我無條件的支持與鼓勵。我一直覺得，當初願意踏出台灣、來到德國，是我人生中做過最正確的決定之一。
如果你已經做了一些功課，對這個領域或這個 program 有興趣，但還是有一些疑問，我會很樂意和你聊聊，你可以在 About 看到我的聯絡資訊。