克里斯托弗·D·曼宁（Christopher D. Manning）是一位计算机科学家，现任斯坦福大学托马斯·M·西贝尔（Thomas M. Siebel）教授，并担任斯坦福人工智能实验室（SAIL）主任。二十多年来，他一直是[[自然语言处理]]领域最具影响力的人物之一。
曼宁合著了该领域两本标准研究生教材，分别是《统计自然语言处理基础》（1999年，与欣里希·许策合著）和《信息检索导论》（2008年，与普拉巴卡尔·拉加万和欣里希·许策合著）。在该领域从手工编写的语言规则向统计方法乃至后来的神经方法转型期间，这两本书培养了一代自然语言处理研究者。
GloVe与词嵌入
2014年，曼宁的团队（包括杰弗里·彭宁顿和理查德·索彻）发表了GloVe（全局词向量），这是一种[[嵌入]]方法，通过大规模语料库中的全局词共现统计来学习词的稠密向量表示。GloVe与Word2vec并列为2010年代中期两种主流的词嵌入方法，两者都广泛用作下游[[自然语言处理]]系统的输入表示，直到后来被BERT等模型中学到的上下文表示以及更晚的[[大型语言模型]]所基本取代。
从统计NLP到神经NLP
曼宁的实验室在句法分析、情感分析和机器翻译的早期神经方法方面也十分活跃，推动了该领域在2010年代从统计方法向基于[[深度学习]]的[[自然语言处理]]的整体转型。作为SAIL主任，曼宁领导的研究涵盖核心自然语言处理、[[计算机视觉]]、[[机器人学]]和机器学习理论，斯坦福的AI项目培养了大量研究人员，他们后来在包括OpenAI和Google DeepMind在内的主要AI实验室担任高级职务。
学术地位
曼宁被广泛认为是连接NLP中语言学传统与统计学传统，以及后来的统计学传统与神经科学传统的核心研究者之一。他在每一次主流方法论转型中都有持续发表，而非仅仅与某一时代挂钩。他持续就[[大型语言模型]]的兴起如何重塑NLP中开放性研究问题的定义发表公开看法，并指出许多长期存在的子领域（如句法分析和词性标注）实际上已被通用预训练模型解决或涵盖。