Yejin Choi（韩文：최예진；生于1977年）是一位计算机科学家，专攻自然语言处理和人工智能中的常识推理。她是斯坦福大学计算机科学系的Dieter Schwarz基金会教授及高级研究员，同时任职于斯坦福大学以人为中心人工智能研究所（HAI）。她的研究聚焦于赋予计算机对书面语言的统计理解能力，并检测语言模型中的偏见。
Choi同时也是艾伦人工智能研究所的高级研究员，曾领导构建大规模常识知识库的工作。她因开发ATOMIC（机器常识图谱）和COMET（常识变换器）而闻名，这些工作将符号推理与神经网络相结合。她的研究成果获得了众多奖项，包括2022年麦克阿瑟奖。
早年生活与教育
Choi于1977年出生在韩国。她在首尔大学获得计算机科学学士学位，随后赴美在康奈尔大学攻读研究生，师从Claire Cardie从事自然语言处理研究。获得博士学位后，Choi加入石溪大学担任计算机科学助理教授。在石溪大学期间，她开发了一种统计技术来识别虚假酒店评论，这成为她早期在该领域的代表性贡献之一。
研究与职业生涯
2018年，Choi加入艾伦人工智能研究所。她的研究目标是让计算机具备对书面语言的统计理解能力，超越简单的模式匹配。她对深度学习及其在机器学习中的应用产生了浓厚兴趣。她开始构建一个名为ATOMIC的知识库，并在完成ATOMIC时，大型语言模型GPT-2已经发布。ATOMIC并不依赖语言学规则，而是通过神经网络整合不同语言的表征。
2020年，Choi被授予Brett Helsel教授职位，并一直担任至2023年成为计算机科学系主任。此后，她将常识变换器（COMET）与传统的符号人工智能（GOFAI）方法相结合，开发出能够检测语言中对弱势群体偏见的计算模型。例如，一项研究显示，电影中的女性角色被描绘得不如男性角色有力量。
2023年，Choi成为Wissner-Slivka计算机科学系主任。她还是法国研究机构Kyutai的科学顾问，该机构由Xavier Niel、Rodolphe Saadé、Eric Schmidt等人资助。2025年，斯坦福大学HAI宣布任命Choi为高级研究员，并担任Dieter Schwarz基金会教授及斯坦福大学计算机科学系教授。
奖项与荣誉
Choi在其职业生涯中获得了众多奖项。2013年，她荣获国际计算机视觉大会（ICCV）Marr奖。2016年，她被电气与电子工程师协会（IEEE）评为“值得关注的AI人物”。2017年，她获得Facebook ParlAI研究奖。2018年，她获得Anita Borg早期职业奖。2020年，她获得人工智能促进协会（AAAI）杰出论文奖。2021年，她获得神经信息处理系统大会（NeurIPS）杰出论文奖和计算语言学协会（ACL）时间检验论文奖。2022年，她获得计算机视觉与模式识别大会（CVPR）Longuet-Higgins奖、ACL北美分会（NAACL）最佳论文奖、国际机器学习大会（ICML）杰出论文奖以及麦克阿瑟奖。2023年，她再次获得ACL最佳论文奖，并入选《时代》周刊AI百大影响力人物榜单。2025年，她获得ACL杰出论文奖和最佳演示论文奖，并再次入选《时代》周刊AI百大影响力人物榜单。
代表性论文
Choi在顶级学术会议和期刊上发表了大量论文。她的代表性工作包括2011年发表的《Finding Deceptive Opinion Spam by Any Stretch of the Imagination》（发现虚假评论），该论文提出了一种识别虚假评论的方法。2013年，她合著了《BabyTalk: Understanding and Generating Simple Image Descriptions》（理解与生成简单图像描述），该论文解决了图像描述生成问题。2005年，她发表了《Identifying sources of opinions with conditional random fields and extraction patterns》（利用条件随机场和抽取模式识别观点来源），这是一篇关于观点挖掘的基础性论文。这些论文被广泛引用，对后续的自然语言处理和计算机视觉研究产生了深远影响。
影响与遗产
Choi在常识推理领域的工作具有重要影响力。ATOMIC和COMET为语言模型提供了推理日常情境（如因果关系）所需的资源。她在偏见检测方面的研究也凸显了AI系统公平性的重要性。通过将符号人工智能与神经网络方法相结合，她弥合了传统方法与现代方法之间的鸿沟，为生成式人工智能这一更广泛领域做出了贡献。2025年加入斯坦福大学后，她继续在AI研究领域发挥领导作用。