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实验室优秀毕业生美国德州大学圣安东尼奥分校助理教授王啸吟来访

6月9日，优秀毕业生王啸吟回到阔别已久的实验室，为实验室师生带来了一场题为《Automating Software Evolution via Program Analysis and Mining》的学术报告。王啸吟目前的研究方向是软件工程，报告主要从软件工程的角度与大家探讨如何进行代码的国际化以及编程环境升级时的代码自动编写。王啸吟的报告非常令人开阔眼界，引发了实验室师生的热议。此外，由于代码本身也是一种语言，与实验室的自然语言处理有相通之处，在实验室的学习经历也使得王啸吟对问题有了更深入的理解，激发出更多的创新思维。王啸吟简介：王啸吟是我实验室06届的本科毕业生，毕业后赴北大跟随梅宏院士读博，2011年赴美国加州大学伯克利分校做博后，2013年出站后进入美国德州大学圣安东尼奥分校做助理教授。研究方向为：软件工程、信息安全。曾获CCF2012优秀博士学位论文奖。

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刘挺老师在YOCSEF走进吉林大学的活动中做学术报告

2014年6月7日，YOCSEF哈尔滨一行8人抵达吉林大学，刘挺老师做了题为“社会媒体处理研究进展”的学术报告，并介绍了哈工大计算机学科的主要情况，以及YOCSEF的宗旨和活动形式等。期间，刘老师与吉林大学计算机学院副院长欧阳继红教授等深入交流，双方一致认为哈尔滨和长春是近邻，以后两地计算机学者应该不断加强交流与合作。

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张伟男同学喜获第六届研究生“十佳英才”称号

2014年6月9日，哈尔滨工业大学第六届研究生“十佳英才”评比活动的决赛及终评在校博物馆礼堂举行。本届评选共有来自学校本部、深圳研究生院、威海校区33名优秀研究生参与，经过评委会专家评审，共有20名候选人入围决赛。我中心博士生张伟男同学喜获“十佳英才”称号。个人简介：张伟男师从刘挺教授和张宇教授，主要研究兴趣及方向为社会计算、智能问答以及信息检索。博士期间发表学术论文10篇，其中包括SCI索引论文4篇，EI及国际、国内学术会议论文6篇。

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刘挺老师在国际研讨会NICST上做特邀报告

由中国哈尔滨工业大学和法国克莱蒙费朗第二大学共同创办的“第三届中法可持续发展新型信息科学与技术国际研讨会（NICST 2014）”于2014年5月26-27日在中国山东威海召开。来自中国、法国、意大利、美国等国家10多个大学、研究所、公司的60多位代表参加了会议。刘挺教授代表主办方哈工大计算机学院出席了大会并致辞，并应邀做了大会报告。其他做特邀报告的嘉宾还有：美国国家工程院院士卡内基梅隆大学丹尼尔·斯沃瑞克教授、法国波尔多大学格依·都曼教授、法国克莱蒙费朗第二大学LIMOS主任法鲁克·图马尼教授、意大利帕维亚大学吉安马里奥·莫塔教授、浪潮集团副总裁胡雷钧先生。

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我中心参加SemEval 2014 Twitter情感分类评测，综合成绩名列前茅

哈工大社会计算与信息检索研究中心与微软亚洲研究院联合参加了SemEval（Semantic Evaluation）2014中的 Twitter情感分类评测任务，我中心唐都钰等提出了基于深度学习的Twitter情感分类系统（Coooolll），在多个国家提交的45个系统中，该系统在Twitter2014和SMS2013测试集上均取得了第2名，在Twitter2013测试集上取得了第3名，在LiveJournal2014测试集上取得了第5名，综合成绩名列前茅。评测任务介绍及官方排名：http://alt.qcri.org/semeval2014/task9/我中心评测报告：Coooolll: A Deep Learning System for Twitter Sentiment Classification.Duyu Tang, Furu Wei, Bing Qin, Ting Liu, Ming Zhou

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我中心五篇长文被Coling2014录用

本次Coling 2014会议，我中心再创佳绩，共命中长文5篇，分别是：Muyu Zhang et al., Triple based Background Knowledge Ranking for Document Enrichment (Long, Oral)Yanyan Zhao et al., Sentence Compression for Target-Polarity Word Collocation Extraction (Long, Poster)Duyu Tang et al., Building Large-Scale Twitter-Specific Sentiment Lexicon: A Representation Learning Approach (Long, Poster)Meishan Zhang et al., Jointly or Separately: Which is Better for Parsing Heterogeneous Dependencies? (Long, Poster)Jiang Guo et al., Learn

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