哈工大社会计算与信息检索研究中心
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HIT-SCIR

研究组

社会预测组(SP组)

丁效老师

组长:丁效

社会媒体已经迅速发展成为具有重大影响力的新媒体,并为预测技术提供了新的数据源。2011年实验室由“信息检索研究中心”更名为“社会计算与信息检索研究中心”,从此开始进军社会计算研究领域,同时社会预测研究组也正式成立。社会预测研究组的目标是对社会媒体数据的挖掘与分析,汇集大众的群体智慧,运用科学的知识、方法和手段,对事物未来发展趋势和状态做出科学的估计和评价。经过九年的探索与积累,社会预测组将研究方向主要聚焦于文本驱动的预测、消费意图挖掘以及事理图谱构建等技术。秉承着研究中心“以中文技术,助民族复兴”的理想,社会预测组将研究重点放在计算机辅助民生经济上,在市场行情预测、消费意图挖掘、事理图谱等一系列研究任务上展开研究。并在SemEval-2020国际语义评测“检测反事实陈述”子任务中取得第一名。

问答系统组(QA组)

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组长:张宇

QA组主要研究方向包括问答系统、阅读理解、文本推理、语义解析、文本蕴含、指代消解与省略恢复、问句拆分、文本复述等。研究组已承担并完成大量国家级项目,包括国家自然科学基金重点项目、冬奥会国家重点研发项目等,与包括科大讯飞、小米在内的多家互联网公司有深入的合作交流。

语言分析(LA组)

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组长:车万翔

语言分析是以句子为单位将输入文本转换为内部表达的分析过程,包括词法分析(分词、词性标注、命名实体识别)、句法分析(依存句法分析)、语义分析(语义角色标注、语义依存分析)等,另外还包括面向特定任务的语义分析,如在任务型对话中的自然语言理解(意图分析、语义槽填充)、将文本转化为SQL等。目前承担国家自然科学基金等多项科研项目。负责研发的语言技术平台(LTP)已被600余家单位共享,提供的在线“语言云”服务已有用户1万余人,并授权给百度、腾讯、华为等公司使用,2016年获得黑龙江省科技进步一等奖。2018、2019连续两年获CoNLL国际句法和语义分析评测第1名。

对话技术(DT组)

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组长:张伟男

对话技术组(Dialogue Technology,DT)主要研究方向包括开放域对话和对话式推荐。具体研究点包括生成式对话模型、基于背景知识的多轮对话建模、角色化对话生成、多轮对话一致性建模、对话系统评价以及基于推荐的多轮引导式对话。在ACL、WWW、AAAI、IJCAI等CCF A类顶级国际会议上发表论文多篇。DT组主导研发了聊天机器人“笨笨”,曾获“合创杯”第二届全国青年人工智能创新创业大会三等奖,中国人工智能学会最佳青年技术成果奖。

知识挖掘(KM组)

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组长:刘铭

主要研究方向为文本挖掘和阅读理解。研究重点包括知识图谱、阅读理解、篇章表示等。
研究组已承担并完成大量国家、省部级项目,目前正在承担国家重点研发计划课题、科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金面上项目和若干企业合作项目等,与包括腾讯、华为、微软亚研院、金山在内的多家互联网公司有深入的合作交流。
研究组研发了包括命名实体识别、关系三元组抽取、实体链接、篇章关系分析等多项技术。开发了包括“面向开放域的中文知识图谱”大词林等多项产品,构建了包括具有语篇结构的大规模英文多人对话阅读理解数据集Molweni、中文篇章关系语料库哈工大中文篇章关系语料 HIT-CDTB》等多项资源库。

作文生成(TG组)

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组长:冯骁骋

SCIR文本生成研究组致力于探索如何将知识和逻辑融入到文本生成相关模型之中这一富有挑战性的课题。在文本文摘、结构化数据到文本的生成,作文生成、调研报告生成和机器翻译等任务上取得了一定的技术突破。其中高考作文自动生成系统为课题组特色研究,旨在让机器自动写出一篇优秀的高考议论文作文,该研究获得国家重点研发课题的持续资助,相关成果发表于IJCAI、AAAI等国际顶级会议,并获得2018年全国信息检索大会优秀学生论文和第四届全国青年人工智能创新创业大会创新组特等奖。

情感计算(SC组)

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组长:赵妍妍

文本情感计算是通过文本分析研究情感理解的关键核心技术,是人工智能领域中的重要研究方向。该技术有助于提高社会舆情与产品口碑分析系统的性能。文本情感计算小组的研究任务包括:情感计算的基础任务(情感分类与情感信息抽取等)、多模态情感计算、面向对话的情感计算以及面向社交媒体的情感计算等。该方向得到了国家973计划、国家自然科学基金重点项目以及多家知名企业的资助,具有重大的社会效益和经济价值。发表包含SCI期刊及顶级国际会议在内的相关论文70余篇,代表性论文单篇他引次数达到700余次。参加多次国内外知名情感计算评测,均名列前茅。成果形成《语言情感智能分析技术与系统》,2019年获得黑龙江省科技进步二等奖。

健康智能(HI组)

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组长:赵森栋

人工智能和机器学习的突破性进展给医疗健康技术的变革提供强大的支撑。当前机器学习、自然语言处理、计算机视觉的相关技术被广泛的应用在包括精准医疗、临床诊断、临床决策等医疗健康的相关问题上。在具体研究问题上我们聚焦在生物医学知识图谱、基于多模态信号的智能诊断、临床决策支持、医学对抗机器学习等问题。在方法论上我们专注于可解释的、稳健的、抗攻击的、可回溯的计算模型和方法。本研究组已经在相关问题上发表包括Briefings in Bioinformatics、IEEE TKDE、AAAI、IJCAI、WSDM、ICDM、CIKM等国际期刊和会议论文多篇。


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