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“文本情感语义计算”国家自然科学基金重点项目网站正式上线

2019年8月15日，国家自然科学基金重点项目——“社交媒体中文本情感语义计算理论和方法(执行期:2017-2022)”主页正式上线。“社交媒体中文本情感语义计算理论和方法”是由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心及哈工大（深圳）智能计算研究中心、大连理工大学信息检索研究室、山西大学计算机与信息技术学院共同承担的重点项目。项目申请人为哈尔滨工业大学的秦兵教授，项目参与者有哈尔滨工业大学的徐睿峰教授、赵妍妍副教授，大连理工大学的林鸿飞教授、杨亮博士，以及山西大学的王素格教授、郑建兴副教授和廖健博士。本次发布的项目主页，旨在展示联合项目组的项目进展、科研成果以及学术动态，未来将会持续更新，欢迎关注。项目简介社交媒体是以社会网络为基础、互联网用户发表和分享信息为主要形式的在线交互媒体。这些信息包含大量的用户情感文本信息，并通过社交媒体影响现实世界。因此，对社交媒体中的情感文本进行全面、深度的语义分析有着重要的理论意义和应用价值。课题结合文本情感表达和社交媒体的特点，探索社交媒体中文本情感在多角度下深层语义关系。项目组首先提出了社交媒体情感文本语义表示模型，在此基础上，在情感文本表达层面研

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哈工大SCIR在CoNLL-2019国际跨框架语义分析评测中取得第一名

在刚刚结束的CoNLL-2019国际跨框架语义分析评测（http://mrp.nlpl.eu/）中，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）取得了第一名的好成绩，这是SCIR实验室继取得CoNLL-2018国际多语言通用依存分析评测第一名后再次取得该国际技术评测的冠军。CoNLL 系列评测每年由 ACL 的计算自然语言学习会议（Conference on Computational Natural Language Learning，CoNLL）主办，是自然语言处理领域影响力最大的国际技术评测，有力推动了自然语言处理各项任务的发展。今年的 CoNLL 任务为：Cross-Framework Meaning Representation Parsing，即跨框架语义分析。涵盖了DM、PSD、EDS、UCCA、AMR等5种最为著名的语义表示框架，每种框架都将自然语言表示成图结构来表达特定的语义特性。5个框架按照图中结点与句子中的词的对齐关系，大致可以分为3类：图中的结点与句子中的词一一对应(DM、PSD)图中存在虚结点，其与句子的词构成一对多(UCCA)、或者多对多的对应关系

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《文本数据管理与分析：信息检索与文本挖掘的实用导论》中文版出版

信息检索与数据挖掘领域世界知名学者、ACM Fellow、美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)翟成祥教授厚积薄发之作《Text Data Management and Analysis: A Practical Introduction to Information Retrieval and Text Mining》中文版《文本数据管理与分析：信息检索与文本挖掘的实用导论》由机械工业出版社出版。本书中文版由首都师范大学副教授宋巍、中国人民大学副教授赵鑫、北京外国语大学教师李璐旸和东北林业大学教师李洋作为主要译者，他们均曾就读于哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心。康奈尔大学博士后赵森栋博士以及哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心的博士生段俊文参与翻译部分章节，他们都曾访问伊利诺伊大学香槟分校得到翟成祥教授亲自指导。翟成祥老师很重视本书中文版出版，专门撰写了中文版序，介绍本书特点以及对国内学术和教育的意义和作用，并抽时间仔细审读了全书译稿，提出了宝贵的修改建议。1. 内容简介本书基于作者在UIUC数据管理与分析相关课程多年的积累，以文本数据处理为核心，从理论到实践介绍了文本数据

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哈工大SCIR多名师生参加ACL 2019

ACL 2019（The 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）于7月28日至8月2日在意大利的佛罗伦萨举行。哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心刘挺教授、秦兵教授、张伟男副教授，博士生朱庆福、朱海潮、李忠阳参会并宣讲论文：论文：Learning to Ask Unanswerable Questions for Machine Reading Comprehension.作者：Haichao Zhu（朱海潮）, Li Dong, Furu Wei, Wenhui Wang, Bing Qin, Ting Liu. 论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/papers/P/P19/P19-1415/博士生朱海潮宣讲论文论文：Retrieval-Enhanced Adversarial Training for Neural Response Generation.作者：Qingfu Zhu（朱庆福）, Lei Cui, Wei-Nan Zhang,

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重磅！《大词林》V2.0：自动消歧的开放域中文知识图谱

1. 《大词林》的升级介绍《大词林》（www.bigcilin.com）是由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出，由我中心秦兵教授和刘铭副教授主持开发，是一个自动构建的大规模开放域中文知识库（有关《大词林》的介绍请参见以往公众号文章“《大词林》—自动构建的大规模开放域中文实体知识库”）。由于《大词林》是自动由文本中构建而来，这使得来自不同文本的具有多个义项的同一词语在大词林中对应于一个实体，从而引起混淆。例如“苹果”一词即具有多个义项。为此，我们针对《大词林》中的实体消歧任务进行解决，并升级了《大词林》系统，其改进主要包括：为《大词林》中的实体添加了义项，同时根据实体的义项修改了《大词林》中的上位词概念路径获取方式，使得每一个实体的义项均能够唯一对应到细粒度的上位词概念路径。为《大词林》中的实体添加属性，将属性和属性值映射到实体的义项上以更加清晰明确的展示实体的含义。2. 《大词林》中的实体消歧《大词林》中的上下位关系是由文本中自动获取的，这使得《大词林》中的上下位关系路径是细粒度且层次化的，其实体具有的每条上下位关系路径（也称为概念路径）都是非常明确的。以实体“苹果”为例，“

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会议通知 | 首届事理图谱研讨会

活动安排活动时间：2019年7月20日（星期六）活动地点：哈尔滨工业大学活动中心214室主办方：哈工大计算机学院社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）赞助：云孚科技（北京）有限公司、黑龙江云孚智能科技有限公司会议日程因为大家的踊跃报名，由哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）主办的首届事理图谱研讨会将于2019年7月20日改在哈尔滨工业大学活动中心214会议室召开，以便容纳更多参会人员。本次研讨会由云孚科技（北京）有限公司、黑龙江云孚智能科技有限公司赞助。人类迈入人工智能时代，技术的发展使得机器可以从大数据中提取信息，串联成知识，学习模仿人类的智慧，从而可以应用到各行各业，辅助人类处理知识业务型工作。知识图谱作为认知智能的核心技术已在金融、电商、医疗等各个领域深耕细作多年，逐渐显露出其巨大的应用价值。2016年7月，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）开始启动事理图谱的研究工作。与知识图谱不同，事理图谱中的节点不是概念和实体，而是抽象的事件；边不是实体关系，而是因果、顺承等事件之间的逻辑关系。作为一种新的知识表示形式，事理图谱旨在揭示事件的演化规律

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