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題目

【教程推薦】中科大劉淇教授-數據挖掘基礎

關鍵字

數據挖掘，統計學習，機器學習

簡介

數據挖掘是人工智能和數據庫領域研究的熱點問題，所謂數據挖掘是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。知識發現過程由以下三個階段組成：①數據準備；②數據挖掘；③結果表達和解釋。數據挖掘可以與用戶或知識庫交互。

作者

劉 淇

題目： 知識圖譜中的關聯搜索

摘要： 南京大學計算機科學與技術系副教授程龔在第3屆知識工程與問答技術研討會上介紹了知識圖譜中的關聯搜索，主要包括關聯實體搜索、實體關聯搜索 。

作者簡介： 程龔，南京大學計算機科學與技術系副教授、江蘇省“六大人才高峰”高層次人才。目前主要面向智能軟件系統，研究語義網與知識圖譜技術，研究主題包括語義搜索、數據摘要、智能問答等。主持國家重點研發計劃課題、國家自然科學基金面上項目等多個項目課題。在WWW、AAAI、IJCAI、TKDE等會議期刊上發表論文70余篇，獲ISWC最佳論文提名2次、COLING最佳論文提名1次，論文總引用2000余次。現任中國計算機學會系統軟件專委委員、中國中文信息學會語言與知識計算專委委員、江蘇省人工智能學會知識工程與智能服務專委副秘書長，擔任過ISWC短文程序委員會主席、CCKS領域主席等職務。

題目： 自然語言與理解

摘要： 雖然自然語言一直在社會、經濟和國家安全等領域中扮演著重要角色，但是一直以來計算機的自然語言理解能力遠遜于人類。近幾年，隨著移動互聯網的不斷普及，以及云計算、大數據、GPU、深度學習等相關平臺和技術的快速發展，我們越來越感到自然語言處理方面的突破就在眼前。本報告將從自然語言理解層面探討如何提高自然語言處理能力。具體包括：自然語言本質特點、自然語言處理核心任務、篇章理解與知識圖譜。

個人簡介： 周國棟教授，1997年12月畢業于新加坡國立大學獲得博士學位；1998年1月至1999年3月在新加坡國立大學從事博士后研究；1999年4月-2006年8月在新加坡資訊通信研究院分別擔任副研究員、研究員和副主任研究員；2006年8月底加入蘇州大學擔任教授博導，組建自然語言處理實驗室。研究方向：自然語言理解、信息抽取、自然語言認知等。近5年來，發表國際著名SCI期刊論文20多篇和國際頂級會議ACL/EMNLP/COLING/IJCAI/AAAI論文80多篇，主持NSFC項目4個（包括重點項目2個）。據Google Scholar統計，論文引用超過7000次，曾擔任國際自然語言理解領域頂級SCI期刊Computational Linguistics編委，目前擔任ACM TALLIP副主編、《軟件學報》責任編委、CCF中文信息技術專委會副主任委員、蘇州大學學術委員會委員。

題目： 基于知識智能的機器人技能學習

摘要： 人類的進化過程中，伴隨的操作任務越來越復雜，對靈巧性要求也越來越高，這個過程也改變和進化了大腦結構，促進了認知語言和知識的發展，增強了人類的智能。人手的操作是智能的直接體現，是人類進化的驅動力。靈巧手對機器人的同樣重要，可以說機器人的智能革命是從手的靈巧操作開始的。本報告面向機器人的主動技能學習，重點討論了操作示范與技能傳授、巧操作技能的運動規劃與協調控制、操作技能的多層次知識化表達、操作數據/知識庫和基于知識智能的多任務操作技能遷移學習與技能增強。最后，討論了機器人靈巧操作的未來發展。

個人簡介： 清華大學計算機科學與技術系教授，博士生導師，IEEE/CAAI Fellows, 國家杰出青年基金獲得者;兼任清華大學校學術委員會委員，計算機科學與技術系學術委員會主任，智能技術與系統國家重點實驗室常務副主任。兼任中國人工智能學會副理事長，中國自動化學會常務理事，國家重點研發計劃機器人總體專家組成員，國際刊物《Cognitive Computation and Systems》主編，國際刊物《IEEE Trans. on Cognitive and Developement Systems》，《IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics: Systems》和《International Journal of Control, Automation, and Systems (IJCAS)》副主編或領域主編，國內刊物《中國科學：F輯》和《自動化學報》編委。

報告主題：任務型對話系統

報告簡介：對話系統一般可以分為兩種，即任務型對話系統（也稱作目標導向型對話系統）和閑聊對話系統。本講習班主要介紹任務型對話系統，其多用于垂直領域業務助理系統，如微軟小娜、百度度秘、阿里小蜜以及我們研發的對話技術平臺（DTP）等。這類系統具有明確需要完成的任務目標，如訂餐、訂票等。我們將首先介紹任務型對話系統的背景和定義，然后依次介紹其中的關鍵技術，包括自然語言理解（包括領域意圖的識別和語義槽的填充）、對話管理（包括對話狀態跟蹤和對話策略優化）以及自然語言生成；接著介紹任務型對話系統的評價方法和國內外相關技術評測任務；最后對任務型對話系統的技術和應用趨勢進行展望。

邀請嘉賓：車萬翔博士，哈爾濱工業大學計算機學院教授，博士生導師，斯坦福大學訪問學者，合作導師Christopher Manning教授。現任中國中文信息學會計算語言學專業委員會委員、青年工作委員會副主任；中國計算機學會高級會員、曾任YOCSEF哈爾濱主席（2016-2017年度）。在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等國內外高水平期刊和會議上發表學術論文50余篇，其中AAAI 2013年的文章獲得了最佳論文提名獎，論文累計被引用2,100余次（Google Scholar數據），H-index值為26。出版教材 2 部，譯著 2 部。承擔國家自然科學基金、973等多項科研項目。負責研發的語言技術平臺（LTP）已被600余家單位共享，提供的在線“語言云”服務已有用戶1萬余人，并授權給百度、騰訊、華為等公司使用。2018年，獲CoNLL多語種句法分析國際評測第1名。2015-16年，連續兩年獲Google Focused Research Award（谷歌專注研究獎）；2016年，獲黑龍江省科技進步一等獎（排名第2）；2012年，獲黑龍江省技術發明獎二等獎（排名第2）；2010年獲中國中文信息學會“錢偉長”中文信息處理科學技術獎一等獎（排名第2）、首屆漢王青年創新獎（個人）等多項獎勵。2017年，所主講的《高級語言程序設計（Python）》課程獲國家精品在線開放課程。

張偉男，哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院副教授/博士。研究興趣包括人機對話及自然語言處理。在ACL、AAAI、IJCAI及IEEE TKDE等CCF A類國際會議及國際頂級期刊發表論文多篇，主導研發了人機對話系統“笨笨”。目前為中國中文信息學會（CIPS）信息檢索專委會委員、青年工作委員會委員，中國人工智能學會（CAAI）青年工作委員會委員。曾獲黑龍江省科技進步一等獎、中國人工智能學會最佳青年成果獎、中國人工智能學會“合創杯”第二屆全國青年創新創業大賽三等獎及首屆“百度獎學金”。

報告主題：開放語義解析

報告摘要：語義解析（Semantic Parsing）是將自然語言句子轉換為機器可識別的、可計算的語義表示的任務。語義解析是自然語言處理的核心任務之一，在智能問答、語音助手、智能機器人、代碼生成等任務上具有廣泛的應用。本報告將詳細介紹語義解析這項任務，首先介紹語義解析任務、數據集和工具，然后依次介紹基于文法的語義解析方法（CCG，DCS等）、基于語義圖構建的語義解析方法和新興的神經語義解析方法（Seq2Seq, Seq2Act, coarse-to-fine等），最后對語義解析的前沿方向和重要挑戰進行展望，包括上下文有關的語義解析（可用于對話），與周邊環境有交互的語義解析（如用于機器人執行指令）。

報告嘉賓：韓先培，博士，中國科學院軟件研究所中文信息處理實驗室/計算機科學國家重點實驗室研究員。主要研究方向為信息抽取、知識圖譜、語義解析以及智能問答系統。在ACL、SIGIR、AAAI、EMNLP等重要國際會議發表論文四十余篇。韓先培是中國中文信息學會理事，語言與知識計算專業委員會副主任，中國科學院青促會會員，入選中國科協青年人才托舉計劃，獲得中國中文信息學會漢王青年創新獎。 陳波，博士，中國科學院軟件研究所中文信息處理實驗室助理研究員，2018年獲得中國科學院大學博士學位，并獲得優秀畢業生。主要研究方向為語義解析(Semantic Parsing)和自然語言理解。在ACL、COLING、NAACL等自然語言處理國際頂級會議發表學術論文多篇。參與多項國家自然科學基金重點課題以及企業合作科研項目的研發。

報告主題：面向大數據的粒計算理論與方法

報告摘要：大數據給現有的數據分析與挖掘技術帶來了前所未有的挑戰，探索大數據分析的粒計算新理論與新方法已成為數據挖掘與機器學習領域所關心的重要問題。本報告分析了大數據挖掘特點與粒計算范式的高度契合性，介紹了我們在基于粒計算的大數據分析挖掘方面的最新研究進展，探討了多粒度計算在數據建模中的一些思考。

嘉賓簡介：梁吉業，博士、教授、博士生導師，CCF 會士，山西大學副校長，山西大學計算智能與中文信息處理教育部重點實驗室主任，教育部計算機類專業教學指導委員會委員，中國計算機學會理事，中國人工智能學會知識工程與分布智能專業委員會副主任委員，山西省計算機學會理事長，享受國務院政府特殊津貼專家。任國際學術期刊《International Journal of Computer Science and Knowledge Engineering》、國內學術期刊《計算機研究與發展》與《模式識別與人工智能》編委。先后主持國家863計劃項目2項、國家自然科學基金項目7項（其中重點基金項目2項），973計劃前期研究專項1項。先后在《Artificial Intelligence》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Data Mining and Knowledge Discovery》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《中國科學》等國際國內重要學術刊物和會議上發表論文200余篇，其中SCI收錄100余篇。作為第一完成人獲山西省自然科學一等獎2項。2014年—2018年，連續入選愛思唯爾中國高被引學者榜單。指導的博士生獲得全國百篇優秀博士學位論文提名獎、CCF優秀博士學位論文獎、中國人工智能學會優秀博士學位論文。

報告主題：fastNLP

報告摘要：fastNLP是一款輕量級的NLP處理套件。既可以使用它快速地完成一個序列標注 （NER、POS-Tagging等）、中文分詞、文本分類、Matching、指代消解、摘要等任務；也可以使用它構建許多復雜的網絡模型，進行科研。此次報告介紹了fastNLP，以及fastNLP的應用如文本分類，序列標注等。

嘉賓介紹：顏航，男，復旦大學自然語言處理組，復旦大學計算機科學技術學院副教授/博導，主持的科研項目包括國家自然科學基金面上項目、上海浦江人才計劃、教育部基金、華為基金、復旦大學“卓學人才計劃”等等。擔任視頻研究領域頂級期刊—IEEE電路系統視頻技術學報(IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)Associate Editor；IEEE高級會員

報告主題：面向自然語言處理的深度學習基礎

報告摘要：深度學習是人工智能領域的前沿熱點，已在自然語言處理領域取得了令人矚目的成績，本篇報告從自然語言處理著手，以機器學習、網絡模型為基礎，并結合自然語言處理的實例，以及最新研究進展，全方面多層次地進行講解，為感興趣的學者、學生和工程師，提供了一個快速了解相關基礎知識、研究內容、發展趨勢的窗口。

嘉賓介紹：邱錫鵬，男，復旦大學計算機科學技術學院副教授，中國中文信息學會青年工作委員會委員，中國人工智能學會青年工作委員會常務委員，主要從事自然語言處理、深度學習等方向的研究，在 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等計算機學會 A/B 類期刊、會議上發表 50 余篇學術論文。開源自然語言處理工具 FudanNLP [GitHub] [Google Code] 項目開發者，FastNLP [GitHub] 項目負責人。 2015 年入選首屆中國科協人才托舉工程，2018 年獲中國中文信息學會 “錢偉長中文信息處理科學技術獎—漢王青年創新獎”