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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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我中心博士生丁效顺利通过博士答辩

2016年6月15日，我中心博士生丁效顺利通过博士学位答辩，正式毕业，哈工大管理学院院长叶强教授担任答辩委员会主席。丁效博士论文题目为《基于社会媒体的市场行情预测方法研究》，导师为刘挺教授，研究方向为社会计算、自然语言处理。在攻读博士学位期间，丁效博士在国际及国内会议和期刊上共发表相关的学术论文10篇。其中，SCI检索期刊3篇，CCF A类国际会议IJCAI、AAAI各发表长文1篇，CCF B类国际会议EMNLP发表长文2篇，重要国际会议IJCNLP上面发表长文1篇，EI检索论文2篇。博士期间丁效以第三责任人身份参与国家自然科学基金面上项目《基于社会媒体的产品销量预测技术》1项，参与国家自然科学基金重点项目1项，国家863项目1项，企业合作项目1项。丁效博士曾获得黑龙江省优秀毕业生、黑龙江省三好学生、博士生“国家奖学金”、全国研究生智慧城市技术及创意设计大赛优秀奖、微软明日之星实习生项目优秀实习生奖等荣誉。丁效博士毕业后将留校工作，就职于哈工大空间基础科学研究中心担任助理研究员，并将继续参与我中心的科研工作。祝贺丁效博士！丁效与答辩委员会合影丁效与导师刘挺教授合影

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我中心博士生刘一佳参加清华大学主办的人工智能前沿技术研讨会

2016年5月22日，人工智能前沿技术研讨会在清华大学成功举办。本次研讨会由中国人工智能学会，中国中文信息学会青年工作委员会，清华大学计算机系主办。哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心博士生刘一佳参加本次研讨会并报告了两项被IJCAI2016录用的工作：Yijia Liu, Wanxiang Che, Jiang Guo, Bing Qin, and Ting Liu. 2016. Exploring Segment Representations for Neural Segmentation Models. (to appear) In 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2016).Yijia Liu, Wanxiang Che, Bing Qin, and Ting Liu. 2016. HC-search for Incremental Parsing. (to appear) In 25th International Joint Conference on Artif

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我中心秦兵教授在CCFADL第67期《情感分析与深度学习》上作特邀报告

2016年5月28-29日，CCFADL（中国计算机学会学科前沿讲习班）67期《情感分析与深度学习》在北京市中国科学院计算技术研究所成功举办。本次讲习班由中国计算机学会主办，CCF中文信息技术专委、清华大学智能技术与系统国家重点实验室、北京大学计算机科学技术研究所协办。哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心副主任秦兵教授在讲习班上作了“基于表示学习的文本情感深层语义分析”的特邀报告。情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理与人工智能领域的研究热点和难点，情感分析技术在社会媒体的舆情分析、消费意图识别，电子商务的评论分析以及对话机器人等领域具有广泛的应用前景。近年来，随着社交媒体和电子商务平台大数据的爆发以及深度学习技术的兴盛，情感分析技术在研究和应用上均取得了明显进展，成为推动人工智能研究进步和产业发展的重要驱动力之一。秦兵教授针对情感分析任务，介绍了不同粒度文本（如词语、句子、篇章）的表示学习算法，包括融合文本情感分析信息的词向量学习算法、基于Attention的句子表示学习算法和融合用户偏好的篇章级层次化表示学习算法等，并在此基础上进行情感元素识别、对象级/

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