❶ 出身清華姚班，斯坦福博士畢業，她的畢業論文成了「爆款」
陳丹琦的博士論文《Neural Reading Comprehension and Beyond》迅速成為熱門，僅四天閱讀量就達到上千次，成為近十年斯坦福最熱門畢業論文之一。這篇論文聚焦神經網路閱讀理解，展示了使用深度神經網路解決自然語言理解問題的潛力。她的工作不僅提高了閱讀理解的准確性和速度，而且為問答系統和對話系統的發展奠定了基礎。陳丹琦在高中時期就展示了其在演算法和數據結構領域的天賦，參加信息學國家隊集訓期間提出了 cdq 分治演算法，高中發明了插頭 DP。她在學術成就上也不斷超越，包括在 ACM ICPC 國際大學生程序設計競賽全球總決賽中獲得銀牌，以及在斯坦福發表的《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks》論文，被認為是深度學習依存分析的開創性工作。目前，陳丹琦正訪問 Facebook AI Research 和華盛頓大學，並將於今年秋季成為普林斯頓大學計算機科學系的助理教授。
在《Neural Reading Comprehension and Beyond》這篇論文中，陳丹琦深入探討了如何構建計算機系統來閱讀文本並回答理解問題，重點研究神經閱讀理解模型，這些模型在理解語言現象方面比傳統基於特徵模型更為有效。論文分為兩部分，第一部分概述了神經閱讀理解的本質，展示了在構建高效神經閱讀理解模型方面的工作，並討論了該領域的當前進展和未來方向。第二部分探討了如何基於神經閱讀理解構建實際應用，包括將信息檢索技術與神經閱讀理解結合以解決大型開放域問答問題，以及構建對話問答系統。陳丹琦的研究工作不僅為自然語言處理領域帶來了重要貢獻，而且為未來語言技術的應用提供了可能性。