· 智源学者

清华大学副教授,他在自然语言处理领域的国内外重要期刊和会议上发表论文80余篇,谷歌学术引用超过5800次,发布的开源工具包在GitHub上获得超过2.2万个星标收藏。入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”中国区榜单,获得中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖—汉王青年创新奖”一等奖、中国科协青年人才托举工程。


拟研究方向:知识指导的自然语言处理


知识指导的自然语言处理旨在从语义表示、语言模型和计算框架三个方面开展研究工作,将数据驱动的深度学习技术与符号表示的大规模人类先验知识进行创新融合,解决自然语言处理可解释性差、可扩展性差和鲁棒性差等瓶颈难题。在前期研究成果的基础上,拟深入拓展知识指导的自然语言处理的理论与技术框架:(1)在知识类型方面,实现覆盖语言知识、常识知识、世界知识、领域知识的统一知识表示与计算框架,为自然语言深度理解奠定计算基础;(2)在语言模型方面,探索融合神经网络的符号计算框架,提升语言模型的知识推理能力。(3)在计算平台方面,建立人在回路的人机协同大规模知识获取平台,建成以中文为核心的多类型、大规模知识图谱。综上,通过探索更加全面的知识类型、更加复杂的知识结构、更加有效的知识获取、更加强大的知识指导、更加精深的知识推理,最终建立深度学习与知识图谱双向驱动的自然语言处理技术体系,实现鲁棒可解释的自然语言处理与人工智能。

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