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GIISO信息成立于2013年年，是“人工智能信息與技術(shù)在.其自主研發(fā)的寫作機(jī)器人和編輯機(jī)器人是人工智能機(jī)器人，可以快速編輯各行業(yè)的稿件。
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Echo 1-@.com 2017年，機(jī)器之心了解到正在寫一本nlp領(lǐng)域的書，作者是、劉洋教授等人，一直很期待這本書。本書介紹了深度學(xué)習(xí)在nlp常見問(wèn)題中的應(yīng)用，也探討了nlp未來(lái)的研究方向，包括神經(jīng)符號(hào)整合框架、基于記憶的模型、先驗(yàn)知識(shí)融合和深度學(xué)習(xí)范式(如無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、生成學(xué)習(xí)、多模式學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí))。
圖書的官方地址：
自然語(yǔ)言處理是一個(gè)橫跨人工智能、計(jì)算科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息處理和語(yǔ)言學(xué)的重要交叉領(lǐng)域.隨著計(jì)算機(jī)與人類語(yǔ)言交互技術(shù)的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別、對(duì)話系統(tǒng)、信息檢索、問(wèn)答、機(jī)器翻譯等自然語(yǔ)言處理應(yīng)用開始重塑人們識(shí)別、獲取和利用信息的.
Nlp的發(fā)展經(jīng)歷了三股浪潮:理性主義、經(jīng)驗(yàn)主義和深度學(xué)習(xí).第一波，理性主義主張?jiān)O(shè)計(jì)手工規(guī)則，將知識(shí)整合到nlp系統(tǒng)中，假設(shè)人類思維中的語(yǔ)言知識(shí)是通過(guò)普遍繼承提前固定的.在第二波中，經(jīng)驗(yàn)方法假設(shè)豐富的感官輸入和表面形式的可觀察語(yǔ)言數(shù)據(jù)是大腦學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言詳細(xì)結(jié)構(gòu)的必要和充分條件.因此，人們開發(fā)了一種概率模型來(lái)發(fā)現(xiàn)大型語(yǔ)料庫(kù)中語(yǔ)言的規(guī)律性.第三波，受生物神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)，深度學(xué)習(xí)利用非線性處理的分層模型，從語(yǔ)言數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)內(nèi)部表征，旨在模擬人類的認(rèn)知能力.
深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理的交叉在實(shí)際任務(wù)中取得了驚人的成功.語(yǔ)音識(shí)別是第一個(gè)深受深度學(xué)習(xí)影響的工業(yè)nlp應(yīng)用.在大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)可用的情況下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別誤差遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)方法.深度學(xué)習(xí)在nlp中的另一個(gè)成功應(yīng)用是機(jī)器翻譯.一種端到端的神經(jīng)機(jī)器，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人類語(yǔ)言之間的映射機(jī)器翻譯已被證明能大大提高翻譯質(zhì)量.(因此，神經(jīng)機(jī)器翻譯迅速成為大型科技公司(谷歌、微軟、臉書、百度等)提供的主要商業(yè)在線翻譯服務(wù)的新技術(shù).).nlp的其他許多領(lǐng)域，包括語(yǔ)言理解與對(duì)話、詞法分析與消解、知識(shí)圖譜、信息檢索、文本問(wèn)答、社會(huì)計(jì)算、語(yǔ)言生成和文本情感分析等，也通過(guò)深度學(xué)習(xí)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，掀起了nlp發(fā)展的第三股浪潮。如今，深度學(xué)習(xí)是應(yīng)用于幾乎所有nlp任務(wù)的主導(dǎo)方法.
基于對(duì)這三股浪潮的分析，作者得出結(jié)論:當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)是在前兩次浪潮基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的nlp技術(shù)在概念和范式上的一次革命.(這場(chǎng)革命的關(guān)鍵支柱包括語(yǔ)言實(shí)體(子詞、詞、短語(yǔ)、句子、段落、文檔等)的分布式表示.)、而很多nlp任務(wù)都是通過(guò)嵌入、嵌入的語(yǔ)義泛化、語(yǔ)言的長(zhǎng)跨度深度序列建模、有效表示語(yǔ)言層次從低到高的層次網(wǎng)絡(luò)、端到端的深度學(xué)習(xí)方法共同完成的.在深度學(xué)習(xí)浪潮之前，這一切都是不可能的，不僅是因?yàn)樯弦还衫顺比狈Υ髷?shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算，更重要的是，近年來(lái)，我們錯(cuò)過(guò)了正確的框架，直到深度學(xué)習(xí)范式的出現(xiàn).
這本書的主要目的是總結(jié)最近深度學(xué)習(xí)在nlp中的前沿應(yīng)用.這本書將展示目前最好的以nlp為中心的深度學(xué)習(xí)研究，重點(diǎn)探討深度學(xué)習(xí)在主要nlp應(yīng)用中的作用，包括口語(yǔ)理解、對(duì)話系統(tǒng)、詞法分析、語(yǔ)法分析、知識(shí)圖譜、機(jī)器翻譯、問(wèn)答、情感分析、社會(huì)計(jì)算和從圖像生成自然語(yǔ)言.本書適合具有計(jì)算機(jī)技術(shù)背景的讀者，包括碩士生、博士生、博士后、教育工作者和行業(yè)研究人員，以及任何希望快速了解nlp深度學(xué)習(xí)最新進(jìn)展的讀者.
這本書是由世界著名的深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理專家李征博士領(lǐng)導(dǎo)的一群活躍在國(guó)內(nèi)外的自然語(yǔ)言處理研究人員編寫的.全面介紹了深度學(xué)習(xí)如何解決nlp中的基本問(wèn)題，總結(jié)了大多數(shù)深度學(xué)習(xí)方法在nlp中應(yīng)用的最新進(jìn)展(包括2017年年下半年的最新研究進(jìn)展)。
本書第一章首先回顧了nlp的基礎(chǔ)知識(shí)以及本書后續(xù)章節(jié)所涉及的nlp的主要范圍，然后深入探討了nlp的歷史發(fā)展，將其概括為三股浪潮和未來(lái)方向.第2-10章對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于nlp的最新進(jìn)展進(jìn)行了深入研究，分為9個(gè)獨(dú)立的章節(jié)，每一章都涵蓋了nlp的一個(gè)(很大程度上獨(dú)立的)應(yīng)用領(lǐng)域.每章的主體由活躍在他們各自的領(lǐng)域的領(lǐng)先的研究人員和專家寫.
目錄如下：
第二章1：深度學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言介紹(李征、劉洋)
章2：對(duì)話理解系統(tǒng)中的深度學(xué)習(xí)(Gokhan Tur，Asli C：分會(huì)的語(yǔ)音和文本對(duì)話系統(tǒng)中的深度學(xué)習(xí)(Asli Celikyilmaz、李征和迪萊克·哈卡尼-tr))
第4章ECHO 7-@。COM&；；語(yǔ)法和詞法分析方面的深度學(xué)習(xí)(車萬(wàn)祥張?jiān)?
章深度學(xué)習(xí)5：知識(shí)圖譜(劉志遠(yuǎn)、韓先培)
6：機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)(劉洋、張佳俊)
深度學(xué)習(xí)在問(wèn)答系統(tǒng)中的應(yīng)用(，馮·)
第8：社會(huì)計(jì)算中的深度學(xué)習(xí)(趙鑫、李臣良)
第10：后記(李征、劉陽(yáng))
在調(diào)查了深度學(xué)習(xí)的nlp應(yīng)用的突出成功之后，作者指出并分析了當(dāng)前深度學(xué)習(xí)技術(shù)的幾個(gè)主要局限性，涉及一般和更具體的nlp領(lǐng)域.這項(xiàng)調(diào)查為nlp指出了五個(gè)未來(lái)的前沿發(fā)展方向:神經(jīng)-符號(hào)整合框架，探索更好的記憶模型，更好地利用知識(shí)，更好的深度學(xué)習(xí)范式(包括無(wú)監(jiān)督和生成式學(xué)習(xí)，多模態(tài)和多任務(wù)學(xué)習(xí)以及元學(xué)習(xí))。
本書共11章，包括深度學(xué)習(xí)在nlp各個(gè)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用。在本書的最后一部分，作者討論了如何將基于DL的nlp擴(kuò)展到更一般的領(lǐng)域.泛化的本質(zhì)是將深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如參數(shù)化功能塊的計(jì)算圖)由靜態(tài)變?yōu)閯?dòng)態(tài).這意味著泛化可以使由許多可微模型組成的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以數(shù)據(jù)依賴的實(shí)時(shí)創(chuàng)建.正如本書很多章節(jié)使用邏輯表達(dá)式、條件、賦值和循環(huán)進(jìn)行編程一樣，在可微分編程模型中，也實(shí)現(xiàn)了涉及存儲(chǔ)、注意、堆棧、隊(duì)列和指針模塊的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu).
其實(shí)目前的深度學(xué)習(xí)框架(如PYTORCH、TensorFlow、Chainer、mxnet、Cntk等.)應(yīng)該追求模型的靈活性，因?yàn)橐坏┮粋€(gè)高效的編譯器被開發(fā)，我們將需要采用一種全新的軟件實(shí)現(xiàn)方法.基于循環(huán)和條件判斷的傳統(tǒng)編程邏輯將被淘汰，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的參數(shù)化功能模塊的匯編圖將被取代.關(guān)鍵技術(shù)在于，基于模型的可微性，利用高效的梯度優(yōu)化方法和端到端的反向傳播學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)中自動(dòng)訓(xùn)練出裝配圖中的所有參數(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和定義網(wǎng)絡(luò)非線性和存儲(chǔ)模塊的參數(shù).
總之，我相信在不久的將來(lái)，廣義深度學(xué)習(xí)或差分編程框架所創(chuàng)建的更強(qiáng)大、更靈活、更先進(jìn)的學(xué)習(xí)框架，可以解決本書所列舉的nlp前沿研究領(lǐng)域的遺留問(wèn)題.不僅是這本書里提到的研究成果，新的成果也會(huì)如雨后春筍般涌現(xiàn)，這一切都將讓我們離實(shí)現(xiàn)通用人工智能的那一天越來(lái)越近.屆時(shí)，nlp將成為通用人工智能的重要組成部分.
另外，讀者可以看看原著語(yǔ)言建模和基于注意力的機(jī)器翻譯這兩個(gè)板塊的截圖，從而大致了解全書的風(fēng)格和內(nèi)容：
作者介紹主編
李征博士(人工智能科學(xué)家)自2017年年5月起擔(dān)任對(duì)沖基金公司Citadel的首席人工智能官。此前，他是微軟人工智能首席科學(xué)家.2009年年與杰弗里·辛頓教授合作，李征首次提出并將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于大規(guī)模語(yǔ)言識(shí)別，顯著提高了機(jī)器對(duì)語(yǔ)音的識(shí)別率，極大地推動(dòng)了人機(jī)交互的發(fā)展和進(jìn)步。目前李征的研究方向主要是應(yīng)用于大數(shù)據(jù)、語(yǔ)音、文本、圖像和多模態(tài)處理的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器智能方法，以及人工智能和深度學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用.在語(yǔ)音、nlp、大數(shù)據(jù)分析、企業(yè)智能、互聯(lián)網(wǎng)搜索、機(jī)器智能、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域.、鄧麗已獲得70多項(xiàng)美國(guó)或國(guó)際專利.同時(shí)獲得了ieee、國(guó)際語(yǔ)音通信協(xié)會(huì)、美國(guó)聲學(xué)協(xié)會(huì)、亞太信號(hào)與信息處理協(xié)會(huì)、微軟等組織的多項(xiàng)榮譽(yù).2015年年，李征因在深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別方面的突出貢獻(xiàn)獲得了IEEE技術(shù)成就獎(jiǎng)。
劉洋，博士，副教授，博士生導(dǎo)師，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系智能技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室主任，國(guó)家杰出青年基金獲得者.研究方向是自然語(yǔ)言處理.在自然語(yǔ)言處理和人工智能的重要國(guó)際期刊和國(guó)際會(huì)議acl、emnlp、ijcai、aaai發(fā)表論文50余篇，獲得acl 2017年度優(yōu)秀論文獎(jiǎng)和acl 2006年度優(yōu)秀亞洲自然。語(yǔ)言處理論文獎(jiǎng).承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)科研項(xiàng)目10余項(xiàng)。AMPD計(jì)劃、國(guó)家863計(jì)劃、國(guó)家科技支撐計(jì)劃和國(guó)際合作項(xiàng)目。2015年年獲國(guó)家自然科學(xué)基金杰出青年項(xiàng)目資助。2015年年獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)，2014年年獲電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)，2009年年獲北京市科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)，2014年年獲中文信息學(xué)會(huì)錢偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)漢王青年創(chuàng)新獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。或曾任國(guó)際計(jì)算語(yǔ)言學(xué)學(xué)會(huì)亞太分會(huì)執(zhí)委會(huì)委員、Sighan信息員、中文信息學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)主任兼計(jì)算語(yǔ)言學(xué)專業(yè)委員會(huì)秘書長(zhǎng)、“計(jì)算語(yǔ)言學(xué)”編委會(huì)、ACM TALLIP副主編、ACL 2015組委會(huì)聯(lián)合ACL2014研討會(huì)聯(lián)合、ACL2017/2018年和EMNLP 2016/2018計(jì)劃委員會(huì)機(jī)器翻譯聯(lián)合、IJCAI2016/2018和AAAI 2019高級(jí)計(jì)劃委員會(huì)成員。
主要參與作者
何曉東博士是京東人工智能研究院常務(wù)副院長(zhǎng)，深度學(xué)習(xí)與語(yǔ)音語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)室主任。他獲得了學(xué)士學(xué)位.；1996年年獲清華大學(xué)(北京)碩士學(xué)位；1999年年在科學(xué)院(北京)獲得博士學(xué)位，2003年年在哥倫比亞大學(xué)獲得博士學(xué)位。他的研究興趣主要集中在人工智能領(lǐng)域，包括深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音、信息檢索和知識(shí)表示.在加入京東之前，何曉東博士曾在美國(guó)微軟雷蒙德研究院工作，擔(dān)任首席研究員和深度學(xué)習(xí)技術(shù)中心(DLTC)負(fù)責(zé)人，并兼任西雅圖大學(xué)教授和博士生導(dǎo)師.微軟在2018年年1月推出的人工智能繪畫機(jī)器人是何曉東s隊(duì)。
車萬(wàn)祥，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師.斯坦福大學(xué)訪問(wèn)學(xué)者兼聯(lián)合導(dǎo)師克里斯托弗·曼寧教授.現(xiàn)任中文信息學(xué)會(huì)計(jì)算語(yǔ)言學(xué)專業(yè)委員會(huì)委員、青少年工作委員會(huì)副主任；計(jì)算機(jī)聯(lián)合會(huì)資深會(huì)員，哈爾濱YOCSEF。主要研究領(lǐng)域是自然語(yǔ)言處理.在acl、emnlp、aaai、ijai等國(guó)內(nèi)外高水平期刊和會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文40篇.其中，AAAI獲得了2013年年最佳論文提名獎(jiǎng)，出版了2本教材，翻譯了2本書。目前承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金、973項(xiàng)目等多項(xiàng)科研項(xiàng)目。負(fù)的已開發(fā)的語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)(LTP)已經(jīng)被600多家公司共享語(yǔ)言云“提供的服務(wù)已超過(guò)10,000名用戶，并已授權(quán)給百度、騰訊、華為等公司。2009年年獲得Conll國(guó)際多語(yǔ)種句法語(yǔ)義分析評(píng)測(cè)第一名。2016年年獲黑龍江省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)；2015年年、2016年年連續(xù)兩年獲得谷歌聚焦研究獎(jiǎng)；2012年年獲黑龍江省技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)；2010年年獲得錢偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、首屆漢王青年創(chuàng)新獎(jiǎng)等多項(xiàng)大獎(jiǎng)。
岳，新加坡科技與設(shè)計(jì)大學(xué)助理教授.他獲得了學(xué)士學(xué)位.；清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)碩士學(xué)位；；s學(xué)位和博士學(xué)位。；他獲得了牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)的博士學(xué)位.2012年年加入新加坡科技設(shè)計(jì)大學(xué)之前，在英國(guó)劍橋大學(xué)做博士后研究員。對(duì)自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能有濃厚的研究興趣，主要從事統(tǒng)計(jì)句法分析、文本生成、機(jī)器翻譯、情感分析和股市分析.曾任ACM/IEEE TALLIP副主編，以及Coling 2014、NAACL 2015、EMNLP 2015、ACL 2017、EMNLP 2017的程序委員會(huì)領(lǐng)域和IALP 2017的程序委員會(huì).
劉志遠(yuǎn)，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授、博士生導(dǎo)師.他的主要研究興趣是表征學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜和社會(huì)計(jì)算.2011年年獲得清華大學(xué)博士學(xué)位，在人工智能領(lǐng)域的著名國(guó)際期刊和會(huì)議上發(fā)表相關(guān)論文60余篇，如acl、ijai、aaai等，被谷歌學(xué)術(shù)引用了2700多次。承擔(dān)多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金.英特爾ccf-曾獲清華大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文、人工智能學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文、清華大學(xué)優(yōu)秀博士后、信息學(xué)會(huì)青年創(chuàng)新獎(jiǎng)，入選科學(xué)青年人才推進(jìn)項(xiàng)目、青年學(xué)者推進(jìn)計(jì)劃。信息學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)常務(wù)委員、副主任，信息學(xué)會(huì)社會(huì)化媒體處理委員會(huì)委員、秘書長(zhǎng)，“計(jì)算機(jī)科學(xué)前沿”青年編委，acl、Coling、IJCNLP.
韓先培，博士，科學(xué)院軟件研究所基礎(chǔ)軟件國(guó)家工程研究中心/計(jì)算機(jī)科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員.主要研究方向?yàn)樾畔⒊槿?、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、語(yǔ)義計(jì)算和智能問(wèn)答系統(tǒng).在acl、信號(hào)等重要國(guó)際會(huì)議上發(fā)表論文20余篇。韓先培是中文信息學(xué)會(huì)會(huì)員，中文信息學(xué)會(huì)語(yǔ)言與知識(shí)計(jì)算專業(yè)委員會(huì)秘書長(zhǎng).舒暢是中文信息學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)委員.
張佳俊在科學(xué)院自動(dòng)化研究所獲得博士學(xué)位.現(xiàn)任科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員，科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)會(huì)員.研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理、機(jī)器翻譯、跨語(yǔ)言文本信息處理、深度學(xué)習(xí)等.現(xiàn)任人工智能學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)常務(wù)委員，信息學(xué)會(huì)計(jì)算語(yǔ)言學(xué)委員會(huì)委員，青年工作委員會(huì)委員.在國(guó)際著名期刊IEEE/ACM TASLP、IEEE智能系統(tǒng)、ACM TALLIP及重要國(guó)際會(huì)議AAAI、IJCAI、ACL、EMNLP、Coling等發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇。他曾獲得PACLIC-2009、NLPCC-2012(2017)和CWMT-2014的最佳論文獎(jiǎng).2014年年獲中文信息學(xué)會(huì)錢偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)(排名第三)。2015年年入選首屆科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)青年才俊提升工程及項(xiàng)目程序。
劉康，博士，現(xiàn)任科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員，西安電子科技大學(xué)客座教授.研究領(lǐng)域包括信息抽取、網(wǎng)絡(luò)挖掘、問(wèn)答系統(tǒng)等.、以及模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)研究.發(fā)表論文90余篇(如tkde、acl、ijai、emnlp、Coling、cikm等.)在自然語(yǔ)言處理、知識(shí)工程等領(lǐng)域的重要國(guó)際會(huì)議和期刊上.，并獲得KDD杯2011年Track2全球亞軍和科林2014年最佳論文獎(jiǎng)。首屆CCF-騰訊犀牛鳥基金優(yōu)秀獎(jiǎng)、中文信息學(xué)會(huì)2014年年度錢偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)-漢王青年創(chuàng)新一等獎(jiǎng)、2015年、2016年年度谷歌聚焦研究獎(jiǎng)等。
馮是北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院的講師.2011年年畢業(yè)于英國(guó)愛(ài)丁堡大學(xué)，獲信息科學(xué)博士學(xué)位。主要研究方向包括自然語(yǔ)言處理、信息抽取、智能問(wèn)答以及機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用.研究團(tuán)隊(duì)連續(xù)三年獲得QALD結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)第一名；相關(guān)工作已在TPAMI、acl、“基于表示學(xué)習(xí)的文本情感分析研究”，他獲得了2016年中文信息學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)。
張美珊是新加坡科技與設(shè)計(jì)大學(xué)的博士后研究員.張梅山博士獲得學(xué)士和碩士學(xué)位.；2004年獲地質(zhì)大學(xué)(武漢)物理學(xué)碩士學(xué)位；；科學(xué)院軟件研究所計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)博士學(xué)位；；我分別于2008年和2014年獲得了哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的碩士學(xué)位。他目前是新加坡科技與設(shè)計(jì)大學(xué)的博士后研究員.近年來(lái)發(fā)表論文23篇，其中aaai、acl、emnlp、coling等領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議論文11篇.目前主要研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理、情感分析、深度學(xué)習(xí).
大學(xué)信息學(xué)院副教授趙鑫，近五年在國(guó)內(nèi)外著名學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表論文近60篇，包括信息檢索領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊ACM Tois、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議Sigir、IEEE TKDE/ACM TKDD、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議SigkDD、ACL/EMNLP/Colin。發(fā)表的學(xué)術(shù)論文獲得了一些關(guān)注.據(jù)谷歌學(xué)術(shù)(搜索韋恩·趙信)統(tǒng)計(jì)，發(fā)表的論文已被引用近1800次.幾個(gè)重要國(guó)際會(huì)議或雜志的評(píng)論.目前承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目，北京市自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，多項(xiàng)橫向項(xiàng)目.
李臣良，男，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，2013年年畢業(yè)于新加坡南洋理工大學(xué)計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，獲博士學(xué)位，同年由武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院引進(jìn)，獲得優(yōu)秀青年骨干教師啟動(dòng)資金。2015年年入選武漢大學(xué)珞珈青年學(xué)者。他的興趣包括信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘(文本挖掘)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和社交媒體分析.其主要科研成果已在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表；他是中文信息學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)、社會(huì)媒體委員會(huì)和信息檢索委員會(huì)的成員.作為骨干成員參與新加坡教育部科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)，新加坡國(guó)防部科技項(xiàng)目1項(xiàng)。2016年指導(dǎo)碩士生在CCF-A大會(huì)Sigir 2016發(fā)表長(zhǎng)篇論文，獲得最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)榮譽(yù)頒獎(jiǎng)。
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