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學(xué)術(shù)活動(dòng)|程齊凱 文本挖掘與人工智能:如何實(shí)現(xiàn)科技信息分析的細(xì)粒度化與語義化?

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方法的夏天3:研究方法系列講座暨珞珈信管+青年說特別系列

第5講程齊凱武漢大學(xué)副教授

文本挖掘與人工智能:如何實(shí)現(xiàn)科技信息分析的細(xì)粒度化與語義化?

2022/09/01(周四)19:00-21:00


【研究方法】

文本挖掘

【研究問題與發(fā)現(xiàn)】

傳統(tǒng)的科技信息分析方法在科技信息工作走向深度創(chuàng)新導(dǎo)向的當(dāng)今正面臨著巨大的挑戰(zhàn),應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的路徑之一是深入挖掘科技文本內(nèi)容,從內(nèi)容、機(jī)理、知識(shí)的角度開展細(xì)粒度、語義化、智能化的科技信息挖掘。另一方面,以深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜為代表的人工智能技術(shù)的進(jìn)步也使得語義化、任務(wù)導(dǎo)向的科技信息分析工作成為了可能。本次分享將結(jié)合研究人的部分研究成果介紹演講人對(duì)科技信息挖掘新任務(wù)、新趨勢(shì)以及研究方法的認(rèn)識(shí)。演講人將介紹代表性的論文成果,給出一些論文成果的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),介紹相關(guān)研究方法、規(guī)范和路徑,也會(huì)對(duì)相關(guān)研究的可能發(fā)展進(jìn)行介紹。

【論文出處】

  • Zhang L, Lu W, Chen H, Huang Y,Cheng Q.A Comparative Evaluation of Biomedical Similar Article Recommendation[J].Journal of Biomedical Informatics, 2022,131: 104106.

  • Ma Y, Liu J, Lu W,Cheng Q. Beyond Tasks, Methods, and Metrics: Extracting Metrics-driven Mechanism from the Abstracts of AI Articles[EB/OL]https://eeke-workshop.github.io/2022/submissions/EEKE2022_paper_7.pdf.

【主講人簡(jiǎn)介】

程齊凱,博士,副教授,研究生導(dǎo)師,長(zhǎng)期從事大數(shù)據(jù)分析、人工智能、科技情報(bào)分析研究工作,研發(fā)有科技大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、智能問答機(jī)器人平臺(tái)和人工智能設(shè)備故障診斷系統(tǒng)。承擔(dān)國(guó)家自科基金等國(guó)家級(jí)及省部級(jí)項(xiàng)目多項(xiàng),在國(guó)內(nèi)外期刊會(huì)議發(fā)表論文60余篇,其中SCI、SSCI、CCF-A類、重點(diǎn)期刊會(huì)議論文30余篇,專利4項(xiàng),軟件著作權(quán)多項(xiàng),獲教育部高等學(xué)校科學(xué)研究?jī)?yōu)秀成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)2項(xiàng),其它省部級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)5項(xiàng)。

【對(duì)談人簡(jiǎn)介】

魏雨晗,香港人工智能金融實(shí)驗(yàn)室科研助理,研究方向?yàn)槊嫦蚪鹑诩夹g(shù)和服務(wù)的社交媒體分析,從新聞媒體、世界組織資源、社交媒體及其用戶內(nèi)容中為國(guó)際金融事件建立實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)集,使用計(jì)算社會(huì)科學(xué)方法,結(jié)合國(guó)際金融關(guān)系的社會(huì)科學(xué)理論和機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘數(shù)據(jù)并建立國(guó)際金融關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和國(guó)際事件/問題的預(yù)測(cè)模型。相關(guān)研究成果發(fā)表在Information Processing & Management(IP&M)、Journal of Information Science(JIS)等期刊上。

袁鉞,北京大學(xué)信息管理系博士生,研究方向主要包括政策文本中的技術(shù)指標(biāo)識(shí)別與提取、社交媒體中的謠言檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)溝通策略評(píng)價(jià)等。在研究中接觸過政策文件、新聞文章、新聞發(fā)布會(huì)文字記錄、論文、專利等不同類型的文本數(shù)據(jù),主要使用包括自然語言處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在內(nèi)的技術(shù)對(duì)相關(guān)文本進(jìn)行分析和挖掘。相關(guān)研究成果發(fā)表在Information Sciences,CCML等期刊和會(huì)議上。

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