報告簡介： 自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。如何用好自然語言處理，讓機器明白文字，讀懂文字，自言語言處理已經應用在不同的領域，如推薦系統、醫療問答、機器翻譯等。
嘉賓介紹： 劉知遠，清華大學計算機系副教授、博士生導師。主要研究方向為表示學習、知識圖譜和社會計算。2011年獲得清華大學博士學位，已在ACL、IJCAI、AAAI等人工智能領域的著名國際期刊和會議發表相關論文60余篇，Google Scholar統計引用超過2700次。承擔多項國家自然科學基金。曾獲清華大學優秀博士學位論文、中國人工智能學會優秀博士學位論文、清華大學優秀博士后、中文信息學會青年創新獎，入選中國科學青年人才托舉工程、CCF-Intel青年學者提升計劃。擔任中文信息學會青年工作委員會執委、副主任，中文信息學會社會媒體處理專委會委員、秘書，SCI期刊Frontiers of Computer Science青年編委，ACL、COLING、IJCNLP領域主席。
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知識圖譜（Knowledge Graph），在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。
知識圖譜是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。它能為學科研究提供切實的、有價值的參考。
報告主題： 表示學習--自然語言處理中的圖神經網絡（Graph Neural Networks in NLP）
報告摘要： 圖神經網絡可以通過節點間的信息傳遞有效地捕捉結構信息。自該概念提出以來，圖神經網絡技術已經在自然語言處理、數據挖掘等多個領域得到了廣泛的應用。此次報告講述了自然語言處理中的圖神經網絡，首先介紹了幾種自然語言處理中的圖形結構并提出了一些在自然語言處理中所遇到的圖形問題，然后介紹了圖形表示的三種主要模型以及使用圖形編碼解決問題：神經機器翻譯、文本生成、問題回答、信息提取、情緒、社會分類、語義分析、語義角色標記、單詞嵌入、句子表示。
邀請嘉賓： 張岳，博士，西湖大學長聘副教授。研究領域包括自然語言處理和計算金融。2003年于清華大學獲得計算機科學學士學位，2006年于英國牛津大學獲得計算機科學碩士學位，2009年于英國牛津大學獲得計算機科學博士學位，2010年-2012年在英國劍橋大學從事博士后研究，2012年-2018年在新加坡科技與設計大學擔任助理教授。目前已在國際、國內頂級學術會議上發表論文百余篇，曾獲得IALP 2017和COLING 2018最佳論文獎、NLPCC青年新銳獎，且他的研究成果持續被谷歌、阿里巴巴、美國教育考試服務中心（ETS）等頂尖企業應用于工業生產前線。擔任Transactions of ACL執行主編，ACM Transactions on Asian and Low Resource Language Information Processing副主編，IEEE Transactions on Big Data副主編，以及COLING 2014/18，NAACL 2015/19，EMNLP 2015/17/19，ACL 2017/18/19等國際學會會議的區域主席。
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報告主題： 機器翻譯前沿綜述
報告摘要： 機器翻譯利用計算機將一種自然語言(源語言)轉換為另一種自然語言(目標語言)的過程。它是計算語言學的一個分支，是人工智能的終極目標之一，具有重要的科學研究價值。同時，機器翻譯又具有重要的實用價值。隨著經濟全球化及互聯網的飛速發展，機器翻譯技術在促進政治、經濟、文化交流等方面起到越來越重要的作用。
邀請嘉賓： 馮洋，博士，中國科學院計算技術研究所“新百星人才引進計劃”入選者，副研究員、博士生導師，主要研究方向為機器翻譯和人機對話。在中科院計算所獲得博士學位后，先后在謝菲爾德大學和USC/ISI開展研究工作。在ACL、EMNLP、COLING、NAACL等自然語言處理主流學術會議上發表論文40余篇，獲得ACL 2019最佳長文獎，為國內迄今唯一獲獎。多次在NIST、IWSLT、CWMT等國內外權威機器翻譯評測中獲得第一名。擔任COLING 2018領域主席，并擔任CCL 2018、2019學生研討會主席、CCMT 2019研討會主席。
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報告主題： 社會媒體處理前沿綜述
報告摘要： 隨著社會媒體類型的不斷增加，與傳統的社會媒體相比，現在社會媒體是大眾參與發布和傳播消息，以社會網絡為基礎，以互聯網用戶創造和傳播信息為主要形式的在線交互媒體。此次報告介紹了社會媒體以及處理研究的發展趨勢和方法論、社會媒體的主客觀信息，最后介紹了社會媒體處理技術發展趨勢。
邀請嘉賓： 丁效，博士，哈爾濱工業大學助理研究員。主要研究方向為人工智能、自然語言處理、社會計算和事理圖譜。2016年獲得哈爾濱工業大學博士學位，已在人工智能領域的頂級國際期刊和會議IJCAI、AAAI、EMNLP等發表相關論文20余篇。承擔國家自然科學基金青年項目等省部級以上項目四項，參與科技創新2030“新一代人工智能”重大項目、國家重大科技基礎設施建設項目、科技部973課題、國家自然科學基金重點項目等。榮獲全國青年人工智能創新創業大會三等獎、第五屆全國青年計算語言學研討會優秀論文獎等榮譽。擔任中國中文信息學會社會媒體處理專委會秘書、委員、智能金融工作組副組長，中國中文信息學會青年工作委員會委員。
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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。
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論壇嘉賓：楊成 北京郵電大學 助理教授
報告主題：圖神經網絡在自然語言處理領域的前沿應用
報告摘要：很多真實世界的應用場景需要處理包含著元素間豐富關系信息的圖形式的數據。在例如物理系統建模、化學分子功能預測等領域中，數據都擁有顯式的圖結構；而在另一些例如文本的非結構數據中，如何從數據中抽取推理并利用如句法樹等結構信息，也是相關領域中重要的研究方向。圖神經網絡可以通過節點間的信息傳遞（message passing）有效地捕捉結構信息。自該概念提出以來，圖神經網絡技術已經在自然語言處理、數據挖掘等多個領域得到了廣泛的應用。本報告將重點介紹圖神經網絡技術在自然語言處理領域的前沿應用。
嘉賓簡介：楊成，博士，北京郵電大學計算機學院助理教授，2019年7月畢業于清華大學計算機科學與技術系，從事自然語言處理與社會計算相關方向的研究，博士期間在國內外頂級期刊會議上發表多篇論文，Google Scholar累計獲得引用近500次，并擔任國內外頂級會議包括ACL、EMNLP、SMP等在內的程序委員會成員和期刊的審稿人。
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