语言计算与机器学习研究组

计算语言学教育部重点实验室


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【Introduction】

语言计算与机器学习组从属于北京大学 信息学院 计算机系 计算语言学研究所(计算语言学教育部重点实验室),成立于2013年,负责人为孙栩老师。本组以机器学习技术、深度学习技术为基础,研究适用于一般文本的语言计算模型与手段,为自然语言理解系统的关键节点提供技术支撑。本组目前的主要研究内容有:面向自然语言理解的统计学习理论和技术(特别是结构化学习理论和技术)。

【News】

  • 2017年5月,本组独立完成的论文被 ICML 2017录用,ICML是机器学习领域的顶级会议之一。

  • 2017年3月,本组独立完成论文Improving Semantic Relevance for Chinese Social Media Text Summarization 被 ACL 2017录用,F-Score Driven Max Margin Neural Network for Named Entity Recognition in Chinese Social Media 被 EACL 2017 录用,ACL是自然语言处理顶级会议之一。

  • 2016年11月,孙栩老师在美国奥斯丁召开的EMNLP 2016国际会议作了讲习班(Tutorial)报告,题目为“Methods and Theories for Large-scale Structured Prediction”。Tutorial报告时间为三个小时。该tutorial为EMNLP 2016中注册人数最多的两个tutorial报告之一(总共6个tutorial报告)。

  • 2016年11月,孙栩老师获得2016年度日本大川研究奖(Okawa Research Award/Grant)。

  • 2016年11月,本组独立完成的论文A Unified Model for Cross-Domain and Semi-Supervised Named Entity Recognition in Chinese Social Media被AAAI 2017录用,AAAI是人工智能的顶级会议之一。

  • 2016年 9月,本组独立完成的论文Asynchronous Parallel Learning for Neural Networks and Structured Models with Dense Features被COLING 2016录用,COLING是自然语言处理的顶级会议之一。

  • 2016年9月,欢迎马树铭、张艺等研究生同学,以及多名本科实习生同学加入本组。马树铭同学之前为我组的本科实习生。

【通知】实验室常年招收北京地区重点高校本科实习学生,欢迎申请。请邮件联系本组老师。

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