01 · Preparation

即将完成软件工程学士学位（本示例中虚构的东澜理工学院），数据结构、概率论、线性代数、数据库和机器学习等课程，为处理语言数据打下了扎实的计算基础。而一门现代汉语语法选修课，则让我意识到，那些词级别的特征远远无法捕捉语言的全部信息。

02 · Evidence

毕业设计时，我搭建并记录了一个包含12,000条中文评论的语料库，对比了条件随机场基线模型和基于Transformer的分类器，并重点对否定结构、情感方面和混合情感进行了错误分析。最有价值的收获，并非某个单一的分数，而是在一个可复现的工作流中，学会将标注选择、模型假设和语言学证据联系起来。

随后在启明数据工作室（同样为虚构名称）的实习，将这套工作流带入了产品场景。我把常见的客服问答转化为意图分类体系，与运营同事一起复核错误标注的样本，并为两个内部实验撰写了简洁的模型卡片。这段经历让我深刻体会到，有用的语言技术，离不开工程、语言学和数据背后的人群之间的有效沟通。

03 · Program fit

斯图加特大学的全英文授课项目，是一个理想的选择——它将计算机科学与语言学紧密结合，同时强调团队协作、实验室实践和研究能力。尤其吸引我的是，在这个以研究为导向的环境中，可以深入理解语言分析、统计建模和评估方法，而不是把NLP当成一套可随意替换的工具。

软件工程的背景，为编程密集型工作做好了准备。入学前，我计划集中学习形式语言学，以便在跨学科领域里从两个方向都能做出贡献。届时，会提交C1级英语成绩和当前申请周期需要的学术材料。

04 · Direction

硕士毕业后，计划在中国从事公共服务和企业知识获取的多语言语言系统开发。长期目标是建立一套评估实践，能够暴露系统在术语、方言和用户语境上的失败，从而使部署决策基于可追溯的证据，而非单纯的准确率。

能为班级带来的是构建标注数据集、记录实验并向非技术合作者解释技术权衡的经验。同样重要的是，希望与来自不同语言和学科背景的同学交流，他们的视角能揭示出那些我最熟悉的中文数据集上从未出现的失败模式。