社交媒體是人們用來創作、分享、交流意見、觀點及經驗 的網絡平臺。社交媒體已經涉及到現代人生活的方方面面, 成為信息傳播和維系社會關系的重要渠道。而文本是社交 媒體交流的主要載體。
情感分析是一種重要的信息組織方式,研究的目標是自動挖掘 和分析文本中的立場、觀點、看法、情緒和喜惡等主觀信息。 其一般的研究框架包含情感抽取、分類、檢索與歸納等任務。
主要內容:
作者介紹: 王偉平,博士,主要研究方向:數據庫、海量數據處理。分別于1997年、2001年和2006年獲得哈爾濱工業大學計算機科學與工程學院學士、碩士和博士學位。2002年7月至9月在香港理工大學訪問學習,2005年7月至12月在新加坡國立大學訪問學習。2007年6月至今,在高性能計算機研究開發中心工作,任并行數據組項目組長。負責國家自然科學基金青年基金項目、國家信息安全專項項目、國家242信息安全計劃項目多項,發表論文20余篇。曾獲得2004年度國家科技進步二等獎(排名第9),2008年度計算所優秀員工,2008年入選計算所“百星計劃”。
報告主題: 事理圖譜的構建及應用
報告摘要:
知識圖譜在各個領域精耕細作,逐漸顯露價值,但是現有的知識庫普遍是以“概念及概念間的關系”為核心,較少記錄“事理邏輯”相關知識,事理邏輯(事件之間的演化規律與模式)是一種非常有價值的人類知識,挖掘這種知識對我們認識人類行為和社會發展變化規律非常有意義。因此本次報告介紹一種新型的知識圖譜形式:事理圖譜,它是一個事理邏輯知識庫,描述了事件之間的演化規律和模式。結構上事理圖譜是一個有向有環圖,節點代表事件,有向邊代表事件之間的順承、因果、條件和上下位等邏輯關系。本次報告重點介紹事理圖譜的定義、構建、推理及應用。
嘉賓簡介:
丁效,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。個人主頁:
報告主題: 多模態--基于視覺的跨模態文本生成
報告摘要: 此次報告主要講述了多模態中基于視覺的跨模態文本生成,首先介紹了語言-視覺的跨模態任務,并提出了視覺的語義表示、視覺-語言的跨模態對齊等研究問題及其相關解決方案,然后介紹了幾種基于視覺的文本生成方法以及基于視覺的文本生成的其他關注點,最后提出了對未來的一些看法。
邀請嘉賓: 魏忠鈺,博士,復旦大學副教授。主要研究領域為自然語言處理,機器學習和社會媒體處理,專注于自動化文本生成、論辯挖掘和交叉學科應用研究。于哈爾濱工業大學獲得學士和碩士學位,于香港中文大學獲得博士學位,2015-2016年于美國德州大學達拉斯分校從事博士后工作,現任中文信息學會社交媒體處理專委會常務委員兼秘書,中國中文信息學會青年工作委員會委員。在自然語言處理、人工智能領域的國際會議、期刊如CL,ACL,SIGIR,EMNLP,AAAI,IJCAI, Bioinformatics等發表學術論文40余篇。擔任多個重要國際會議及期刊評審。獲得2017年度上海市青年揚帆計劃,2019年度全國社會媒體處理大會新銳獎。
報告主題:網絡表示學習
報告摘要:數據特征的有效表示是機器學習任務中最為關鍵環節之一。網絡數據(如社交網絡、信息網絡等)作為普適而廣泛的數據呈現形式,對它的高效表示學習是近年來數據挖掘和機器學習領域的研究熱點之一。本報告將重點圍繞如下內容展開:(1)網絡表示學習的基本概念;(2)幾類新型網絡表示學習方法,包括:網絡Tag表示、域自適應表示、基于網絡劃分的表示以及內存自適應的表示方法等。
嘉賓簡介:宋國杰,北京大學信息科學技術學院副教授。研究方向包括:網絡大數據分析、機器學習&數據挖掘、社會網絡分析和智能交通系統。主持了包括國家高技術研究發展計劃(863計劃)、國家科技支撐計劃、國家自然科學基金等縱向課題10多項;主持了國際(內)科研機構合作課題、企業橫向合作課題等20余項。國家級精品課程主講教師,兩度獲得北京大學教學成果一等獎(2012、2009)。在包括國際頂級期刊TKDE、TPDS、TITS以及國際頂級會議KDD、IJCAI、AAAI等發表論文100余篇,是多個國際頂級會議(KDD、WWW、AAAI、IJCAI等)的程序委員。申請國家發明專利10項,軟件著作權3項。研究成果獲“2012年度中國公路學會科學技術獎一等獎”、“2012年度山西省科學技術獎二等獎”和“2013年度中國公路學會科學技術獎一等獎”。
論壇嘉賓:沈華偉 中國科學院計算技術研究所 研究員
報告主題:圖卷積神經網絡及其應用
報告摘要:卷積神經網絡在處理圖像、語音、文本等具有較好空間結構的數據時展現出了很好的優勢。然而,卷積神經網絡不能直接應用于圖(Graph)這類空間結構不規則的數據上。近年來,研究人員開始研究如何將卷積神經網絡遷移到圖數據上,涌現出ChevNet、MoNet、GraphSAGE、GCN、GAT等一系列方法,在基于圖的半監督分類和圖表示學習等任務中表現出很好的性能。報告首先梳理和回顧該方向的主要研究進展和發展趨勢,進而介紹報告人近期在圖卷積神經網絡方面的一些研究工作(ICLR’19; IJCAI’19)。
嘉賓簡介:沈華偉,博士,中國科學院計算技術研究所研究員,中國中文信息學會社會媒體處理專委會副主任。主要研究方向:社交網絡分析、網絡數據挖掘。先后獲得過CCF優博、中科院優博、首屆UCAS-Springer優博、中科院院長特別獎、入選首屆中科院青年創新促進會、中科院計算所“學術百星”。2013年在美國東北大學進行學術訪問。2015年被評為中國科學院優秀青年促進會會員。獲得國家科技進步二等獎、北京市科學技術二等獎、中國電子學會科學技術一等獎、中國中文信息學會錢偉長中文信息處理科學技術一等獎。出版個人專/譯著3部,在網絡社區發現、信息傳播預測、群體行為分析等方面取得了系列研究成果,發表論文100余篇。擔任PNAS、IEEE TKDE、ACM TKDD等10余個學術期刊審稿人和KDD、WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、CIKM、WSDM等20余個國際學術會議的程序委員會委員。