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我中心7篇长文被COLING 2016录用

COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics，将于2016年12月13日至16日在日本大阪举行。COLING为自然语言处理领域重要的国际会议之一，每两年举办一次。我中心共有7篇论文被COLING 2016录用，下面是论文列表及介绍：A Neural Attention Model for Disfluency Detection. 作者：王少磊，车万翔，刘挺.Disfluency Detection任务的目的是识别口语句子中冗余的部分，其核心问题是如何建模长距离依赖现象和保证删除冗余后的句子的语法完整性。以往的研究方法主要有两种：一种是将Disfluency Detection看做序列标注任务，另一种是将Disfluency Detection和依存句法分析任务相结合。本文将Disfluency Detection定义为sequence-to-sequence任务，通过对pointer network的框架进行修改，从而保证生成的句子是输入句子的有序子序列，取得了非常不错的实验结果

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欢庆十一，我中心师生出游二龙山

2016年9月25日，在即将迎来新中国成立67周年之际，我中心师生来到了素有“哈尔滨东花园”之称的二龙山旅游风景区。9月的二龙山风和日丽，秋高气爽。经过了一段弯弯曲曲的山路，我们便开始了登山之旅。山路赛尔下一代登山正午时分，师生成功登顶二龙山。实验室师生合影 LA组合影 TM组合影刘挺老师与QA组合影 SA组合影 CR组合影秦兵老师与实验室女生合影午餐就在美丽的二龙山脚下的二龙湖旁进行，欣赏着湖光山色，品尝着绿色天然的二龙山的美食别是一番滋味。秋游虽然短暂，但是足以在大自然中卸载掉研究工作中的压力，让我们在科研的道路上越走越远！

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我中心博士生秦海龙顺利通过博士学位答辩

2016年9月8日，我中心博士生秦海龙顺利通过博士学位答辩，正式毕业，李生教授担任答辩委员会主席。秦海龙博士论文题目为《面向社会媒体的用户在线社交圈识别与分析》，导师为刘挺教授，研究方向为社会计算。在攻读博士学位期间，秦海龙博士在国际及国内会议和期刊上共发表相关的学术论文5篇。其中，SCI检索期刊1篇，重要国际会议上发表1篇，EI检索论文2篇。祝贺秦海龙博士！秦海龙与答辩委员会合影秦海龙与导师刘挺教授合影

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语言技术平台（LTP）获黑龙江省科技进步一等奖

近期，黑龙江省科学技术奖揭晓，我中心刘挺、车万翔等人研发的“语言技术平台的研究及应用”项目获得科技进步一等奖（http://www.hljkjt.gov.cn/html/zwgk/TZTG/bjsx/show-20670.html）。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，主要研究人与计算机之间用自然语言（特指文本）进行有效通讯的各种理论和方法。针对自然语言处理技术门槛高，语言分析准确率偏低，效率不高，较难真正支持各类应用等众多问题，报奖团队历时13年，研制了一套高准确率、高效率、易用性强的中文自然语言处理系统：语言技术平台（Language Technology Platform，简称LTP）。该平台集分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注和语义依存分析等多项自然语言处理技术于一体，并以“云服务”的方式提供便捷的中文自然语言处理服务，称作“语言云”。其中多项技术达到国际领先水平，有效支撑了语言信息处理领域的各类应用，具有重要而广泛的实用价值。语言技术平台在算法、数据以及系统集成等若干自然语言处理的基础技术上取得了突破性的研究进展。曾获人工智能顶级

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我中心车万翔老师受邀在百度公司作学术报告

应百度公司自然语言处理部门副总监赵世奇博士的邀请，我中心车万翔老师于2016年6月20日访问百度公司，并做了题为《基于表示学习的多语言依存句法分析》的学术报告，并与百度员工在报告结束后展开了深入的交流。报告摘要：标注数据不足是限制自然语言处理系统性能提升的主要原因之一，人工标注数据难度高、代价大，较难大规模开展。多语数据提供了额外的弱标注信息，一方面，面对目标语言没有任何标注数据的情况，可以将从源语言学习得到的模型，利用双语词向量表示，迁移至目标语言；另一方面，提出深度多任务学习模型，共同学习两种语言的句法分析模型，同时提升它们的分析精度，相同的思路还可以应用于同种语言异构树库的学习任务。车万翔博士简历：哈尔滨工业大学计算机学院副教授，博士生导师，斯坦福大学访问学者，主要研究领域为自然语言处理。在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等国内外高水平期刊和会议上发表学术论文40余篇，其中AAAI 2013年的文章获得了Outstanding Paper Honorable Mention奖，出版教材 2 部，译著 2 部。目前承担国家自然科学基金、973等多项科研项目。负责研发的语言技

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我中心博士生唐都钰顺利通过博士答辩

2016年6月21日，我中心博士生唐都钰顺利通过博士学位答辩，正式毕业。唐都钰博士论文题目为《基于表示学习的文本情感分析研究》，导师为秦兵教授，研究方向为基于表示学习的文本情感分析。读博期间，他在IEEE TKDE、IEEE TASLP、ACL、EMNLP、COLING、IJCAI共发表论文8篇，参加2014年国际评测SemEval中的Twitter情感分类任务，在45支国际参赛队伍中取得第2名。曾获2014年百度奖学金，2015年IBM全球博士英才计划奖。唐都钰博士毕业后将就职于微软亚洲研究院。祝福唐都钰博士毕业后工作顺利并在岗位上取得更大的成绩。唐都钰与答辩委员会合影唐都钰与导师秦兵教授合影

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