这次申请里，我的经历和自然语言处理方向匹配度比较高。本科在厦门大学信息学院计算机科学与技术专业，GPA 3.87/4.0，专业排名 5/168，大约前 2.97%。英语六级 582 分，后面面试里的英文自我介绍、文献翻译和科研问答都还能应对。
科研方面，我参与过国家自然科学基金项目《多模态自然语言处理关键技术研究》，负责文本特征提取模块；也以第二作者发表过 1 篇 CCF C 类会议论文。校级大创项目《基于深度学习的文本情感分析系统》最后优秀结项，这些经历基本都能和 NLP 方向连接起来。
项目里，我主导开发过基于 BERT 的校园智能问答系统，面向校园资讯和教务问题做精准问答，服务过校内 2000 多名师生。另一个项目是分布式文本检索系统，我参与研发并优化了约 35% 的检索效率；此外还独立完成过 Python 数据分析可视化项目，用来辅助实验室科研数据整理。竞赛和奖项包括全国大学生计算机设计大赛国家一等奖、数学建模省级一等奖、蓝桥杯省级一等奖、国家奖学金、厦门大学特等奖学金和 3 次一等学业奖学金。
厦门大学信息学院自然语言处理实验室和我本科阶段的积累最连贯，结果确定后，我进入纪荣嵘教授团队。整个申请过程中，我一共拿到 4 个 offer，包括厦门大学、中山大学、湖南大学和华南理工大学。
我放弃了中山大学计算机学院的 offer，主要是因为自己本科阶段已经在 NLP 方向积累了较多科研和项目经历，也对本校实验室的研究节奏、导师团队和方向资源更熟悉。相比换一个平台，我更看重继续深耕自然语言处理方向的连续性。
夏令营阶段，我投递了厦门大学信息学院计算机科学与技术系和中山大学计算机学院，两边都入营并拿到优营。清华大学计算机系夏令营没有入营，这也让我意识到顶尖项目筛选对科研深度和整体竞争要求都很高。
预推免阶段，我又投了湖南大学信息与科学工程学院和华南理工大学计算机科学与工程学院，两所都入营并拿到优营。因为厦门大学和中山大学夏令营结果已经比较明确，预推免更多是补充选择和确认比较。
最终没有参加九推。对我来说，投递不是越多越好，而是要围绕 NLP、文本检索、智能问答这些已有经历，找到能承接研究兴趣的项目。
简历一共改了 12 版，重点是把 NLP 相关科研和项目放在主线位置，同时尽量量化成果，比如系统服务人数、检索效率提升、论文和项目结项情况。早期简历如果只罗列奖项，会掩盖掉研究方向的连续性。
个人陈述改了 8 版，主要围绕本科科研经历，说明自己对自然语言处理领域的理解和后续研究规划。推荐信准备 2 封，分别来自专业课教授和大创指导老师，一封强调专业基础，一封强调科研与项目实践。
成绩单是在大三下学期开学第一周办理的，加盖教务处公章，并特别标注数据结构、人工智能、NLP 相关核心课程成绩。奖项材料按国家级、省级、校级分类整理，项目材料则准备了项目报告、代码片段、演示视频和论文录用通知，也明确写出个人负责的模块。
厦大信息学院的考核包含机考和线下面试。机考是 5 道 C/C++ 编程题，时间 3 小时；线下面试包括英文自我介绍、专业问答和项目答辩。整体节奏比较完整，既看基础，也看科研和项目表达。
专业问题覆盖数据结构、操作系统、计算机网络等计算机基础，也会问自然语言处理基础，比如 BERT 模型、词向量和文本分类算法。因为我的项目和论文都和 NLP 有关，老师会继续追问科研项目创新点、实验思路，以及校园智能问答系统里的模型选择和效果评估。
英语部分包括英文自我介绍、NLP 领域专业文献片段翻译，以及关于本科科研项目和个人研究兴趣的英文问答。文献翻译不一定特别长，但如果平时没有积累 NLP 专业词汇，现场会影响表达流畅度。
申请本校相关实验室时，熟悉环境是优势，但不能把它当作确定结果。老师仍然会看你是否真正做过和方向匹配的科研，能不能讲清楚项目创新点、实验过程和后续研究计划。
NLP 方向的材料最好有一条清晰主线。对我来说，自然基金项目、情感分析大创、BERT 问答系统和文本检索项目都能互相支撑，所以个人陈述和简历不需要分散讲太多不相关经历。
机考也不能轻视。即使科研和项目准备充分，计算机基础和编程能力仍然是信息学院考核的一部分。建议提前用 C/C++ 刷一些常见题型，同时把自己项目里的算法、数据处理和模型评估逻辑复盘到能被追问的程度。