简介：崔磊，微软亚洲研究院自然语言计算组高级研究员。 他在人工智能和自然语言处理领域发表顶级论文30余篇，并持有15项美国专利。 他的研究兴趣是自然语言处理，包括文档智能、信息抽取、文本生成、对话系统、机器翻译以及自动问答等，很多研究工作已经成功集成至Azure云平台、Office办公套件、必应搜索引擎等微软公司重要产品中。 丁效曾 丁效曾 2021年，杉杉并购LG化学偏光片业务，进军LCD 偏光片市场，以创新技术能力和关键解决方案，实现偏光片本土化的超越发展，杉杉成为全球规模最大、技术领先的偏光片生产企业。 同时，在金融服务、城市综合体、贸易物流、园区开发等领域，杉杉也取得多项突破，自2002年来连年荣登”中国企业500强”。 在股市预测任务上，大多数前人工作均采用线性分类器。
简介：吴友政博士是京东科技语音语言算法部负责人、高级技术总监，京东AI研究院算法科学家。 曾获得语音识别（IWSLT2012、IWSLT2013）和对话式机器阅读理解（QuAC）比赛的冠军。 主办了2019年和2020年京东人机对话挑战赛JDDC，吸引了上千支队伍参加。 技术产品化上，先后打造了基于多轮对话技术的智能客服平台言犀、基于多模态内容生成技术的品创、以及基于知识图谱的采购大脑等产品。
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事件的向量表示能够学习到事件中包含的语义信息，缓解离散事件的稀疏性，但是也存在一定的局限性。 其中一个重要原因是，在训练事件表示时缺少背景知识。 如果我们知道“ Steve Jobs”是“ Apple”的 CEO，而“ John”可能是“ Starbucks”的一位顾客，那么模型就能学到完全不同的向量表示。
如图4-5所示，两个张量和被分别用来建模学习施事者与事件词P以及受事者与事件词P之间的关系。 第三个张量则被用来将和进行最后的语义合成并生成事件最终的向量。 游效曾曾担任国家自然科学奖评审委员会和国务院学位委员会委员，中国化学会常务理事及无机化学委员会主任，中国《无机化学学报》主编，J. Commun., Comments on Inorg. 等杂志国际编委，第二十五届国际配位化学会议秘书。
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其二，对于词语的泛化具体到哪一级不明确，对于不同应用可能会有不同要求，很难统一。 此外，即使对事件进行了泛化还是无法解决One-hot 的特征表示带来的维度灾难（ curse of 丁效曾 dimensionality）问题。 由此带来的特征稀疏问题，会导致后续的应用难以取得较好结果。 并且超高维度的特征空间也会消耗大量的实验时间和空间存储，增加了计算成本。 由于传统的 One-hot 高维特征表示方式会使得事件特征异常稀疏，从而不利于后续的研究和应用，因此，我们提出了三种全新的事件表示方式。
雙眼皮手術費用的市場有行情價，費用過低則需要提高警覺，因為合法且合格的專業手術需一定的成本支出；然而雙眼皮手術問世多年已相當成熟，費用已是小資女可負擔的範圍，唯一需要謹慎注意是，施作雙眼皮手術的診所是否聘請專業的外科醫師、麻醉醫師、護理人員等，確保有完整的醫療團隊，才能確保您的醫療安全品質。 2021年-2022年，杉杉成为宁德时代、LG化学、比亚迪、特斯拉、戴姆勒-奔驰、宝马、通用GM等企业的主要动力级负极材料供应商，并持续保持消费电子负极材料全球第一的市场地位。 京东上的所有商品信息、客户评价、商品咨询、网友讨论等内容，是京东重要的经营资源，未经许可，禁止非法转载使用。 注：本文部分内容节选自《基于社会媒体的预测技术》, 刘挺，丁效，赵森栋，段俊文，中国计算机学会通讯 2015 年第 3 期专题。 参读本书所叙述的内容，即可得知疾病本身所造成的症状、减染途径和自我的观察及疾病的扩理，而且对食疗的处理及功效也会有进一步了解。 健康是众人所追求的，但确切地了解失去健康的原因及所造成的后果，以及对疾病做进一步的预防才最为重要的。
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研究方向为自然语言理解和语言的神经认知基础等，参与国家自然科学重点基金项目“基于自然语言理解的语言认知和计算模型”，主持青年科学基金项目“语言表征机理及受脑启发的文本表示模型研究”。 曾获中科院脑科学与智能技术卓越创新中心青年人才奖励基金、中国科学院院长奖学金特别奖、中国科学院优秀博士论文、中文信息学会优秀博士论文等。 他原创性地开展事理图谱的相关研究工作，带领学生在事理图谱构建、事理知识表示学习以及基于事理图谱的可解释性推理方向进行深入研究，还兼任中国中文信息学会社会媒体处理专委会的常务委员。 摘要：同声传译是指在不打断讲话者的条件下，将讲话内容实时地翻译给听众的一种翻译方式，广泛应用于国际会议、商务会谈、新闻发布会等场景。 利用机器进行自动同传，具有巨大的应用需求和重要的科学意义。
2005年指导博士生田运齐的毕业论文《类沸石型配位聚合物的设计、合成及性质研究》被评为全国优秀博士学位论文，2006年指导博士生王石的毕业论文《修饰的三氰基过渡金属配合物的合成、结构和磁性质》获得全国优秀博士学位论文提名。 截至2018年5月，游效曾在中国国内外学术刊物发表论文1000余篇；翻译著作2部，编著作品10部，包括《结构分析导论》、《配位化合物的结构和性质》、《分子材料——光电功能化合物》等，2004年获得科学出版社优秀作者奖。 摘要：随着视觉、听觉、语言等单模态人工智能技术的突破和在限定场景的大规模产业应用，让计算机拥有更接近人类处理、理解多模态信息能力进而实现高鲁棒性的推理决策受到人工智能科学家们的广泛关注。 本次演讲将从多模态应用、多模态融合和多模态预训练角度出发，介绍多模态技术的挑战、最新技术进展、以及在产业界的应用等。
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获得顶级学术会议SIGIR 2017 丁效曾 Best Paper Award Honorable Mention，欧洲信息检索会议ECIR 丁效曾 2011 Best Poster Award。 政党中国民主同盟蒋华良（1965年－2022年12月23日），男，汉族，江苏武进人，中华人民共和国药物科学家，中国科学院院士，曾任民盟中央常委、中国科学院上海药物研究所所长，第十一、十二届全国政协委员。 模型的输入是连续的事件向量序列，事件按照报道时间先后顺序排列。 模型的输出是一个二元分类，其中输出的类别+1代表预测当天股市的收盘价相对于开盘价是上涨，类别-1代表预测当天股市的收盘价相对于开盘价是下跌。
而早期被应用在文本表示的技术主要是基于词袋模型（ Bag-of-words）。 但是，舒马赫（ Schumaker）和陈（ Chen），以及谢（ 丁效曾 Xie） 等人在后续的研究中指出，基于词袋模型的文本表示方法并不是最优方案。 舒马赫（Schumaker）和陈（ chen）尝试抽取文本中的命名实体和名词短语来扩展词袋模型。 谢（ Xie）等人提出基于语义框架挖掘出更加丰富的文本特征。 现任中国科学技术大学计算机科学与技术学院副研究员。
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本报告从真实的智能教育应用场景需求出发，重点介绍面向教育试题的信息抽取、知识表示、质量评估与智能应用服务等，总结当前教育NLP分析现状和面临的问题，并展望未来发展方向。 主要研究方向包括自然语言处理、信息抽取以及机器学习在自然语言处理中的应用；连续多年在面向结构化知识库的知识问答评测中获得第一名；相关工作发表在ACL、EMNLP、TPAMI、AIJ等自然语言处理领域顶级会议及期刊上。 作为项目负责人或课题骨干已承担多项国家自然科学基金、科技部863计划和重点研发项目。
承担多项国家自然科学基金等省部级以上项目，参与国家重大科技基础设施建设项目、“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金重点项目等多个科研项目。 荣获黑龙江省科技进步二等奖、SemEval 2020国际语义评测“检测反事实陈述”任务第一名。 担任中国中文信息学会社会媒体处理专委会秘书、常务委员，语言与知识计算专委会委员，中国中文信息学会青年工作委员会委员。 本文将结构化事件三元组应用到股票涨跌预测任务中来，提出了基于离散模型，基于张量神经网络以及融入外部知识三种事件表示方法，有效克服了传统bag-of-words 方法中的事件稀疏和语义组合的问题。 在此特征基础上，我们进一步提出基于卷积神经网络和深度神经网络构建预测模型。 作为社会计算、自然语言处理与金融学等多学科交叉的一个重要研究方向，目前的研究才刚刚起步，还有很多值得深入开展的工作。
