һ��ѧ������

�ھŽ��й�������Ϣѧ�����Լ�������ѧУ�ɹ��ٰ�

2014��8��15����17�գ��ھŽ��й�������Ϣѧ�����Լ�������ѧУ������ѧ�����ѧԺ�ɹ��ٰ졣���й�������Ϣѧ�ἰ΢�������о�Ժ������������Լ�������ѧУ��2005�������ѳɹ��ٰ�˽졣��������ѧУ�ڳа췽��������ҵ��ѧ���Լ����о����ĵĽ߳�Ŭ���£�����˹��ʦ�����ձ������Ϊ��Ȼ���Լ������˲������ͼ����ƹ�������׿Խ���ף�����ǧ�Ƶ�ѧ��������ѧУ�л�������Թ����ⶥ����ҵ���о�����������ѧ�ߵĵ���ָ���������dz���Խ������й�������Ϣѧ���һ��������ѧУ�ƹ㵽ȫ��֪����У��

2014�������ѧУ������ѧ�����ѧԺ����������Ϣ�����о����а졣��������ѧУ���뵽������΢���ٶȡ�������ѧ���п�Ժ��6λ����ר��ΪѧԱ�ڿΡ����У�������΢�������о�Ժ��ϯ�о�Ա������ʿ�����о�ԺΤ���粩ʿ�����������ý�����ݷ������о���չ���п�Ժ��Ϣ�����о��������о�ԱΪ�������dz���Ľ�������Ϣ�����Ĺؼ�������������ѧ��������ѧ�о��������������ڽ�����ƪ��������½�չ���ٶ���Ȼ���Դ������������⻪��ʿ�����˻������뼼�����ۺ�Ӧ�ã����ٶ����ѧϰ�о�Ժ��Ժ��������ǧ�˼ƻ�ר���࿭��ʿΪ��������˻���ѧϰ����������ķ�չ��������ѧϰ�����ݡ�

�й�������Ϣѧ�����³�����������ҵ��ѧ�������ڣ�����ѧУ��ʼ��΢�������о�Ժ�������ڣ�����ѧ�����ѧԺԺ����ǧ�˼ƻ�ר�ҵ�������ڣ���������ϯ������ѧ���ڣ������ǧ�˼ƻ�ר���δ�Ϊ���ڳ�ϯ������ѧУ���´ǡ�����51����У���о�������ҵ�Ľ�200���о�������ʦ���о���Ա����һ�ã���ȡ��Ϊʱ����Ŀγ̣�ѧԱ��ģ�ﵽ���������ͨ������Ȼ���Դ�����ؼ��������½�չ������ѧϰ��̽�֣���Ҳ���ѧ�����ã�Ҳ����Ȼ���Դ������ķ�չǰ�����������ģ��׷ױ�ʾϣ������ѧУ�ܹ�Խ��Խ�ã���Ϊ��Ȼ���Դ����������Ҫ����ƽ̨��Ϊ��Ȼ���Դ�����ؼ����ķ�չ����������

ѧ���๤ίִ��ίԱ���������о�Ա�������Ծ��о�Ա��ѧ�����Ļ�COLING2014������Ľ�

8��29�գ��ڵ�25���������ѧ���ʻ���COLING2014�佱��ʽ�ϣ���ѧ�����깤��ίԱ��ִ��ίԱ���������о�Ա��ѧ�������Ծ��о�Ա��ѧ������"Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network"�����ߣ�����������������˹Ω���ܹ��У��Ծ�����ô��������ġ���IBM Watson Best Paper Award��

COLING�����Ǽ�������ѧ����Ķ������ʻ��飬�ɹ��ʼ�������ѧѧ�ᣨthe International Committee on Computational Linguistics��ICCL)���죬ÿ����һ�졣���������2014��8��23��29���ڰ������Ķ������ٿ���������ؽ�700�˲μ��˻��顣��λ��鹲�յ�691ƪ���ģ�����¼�ÿ�ͷ��������139ƪ��¼����Ϊ20.1%����ȫ���缸ʮλȨ��ר����ɵ�����ίԱ��ͨ��ͶƱ��������ƪ������ģ������ĵ�Ʊ�����е�һ���õ��˹���ͬ�еĹ㷺��ע����Ϊ�Ǹ�����һ�������ԵĹ��������Թ�ϵ������һ���������ҪӰ�졣COLING2014������Ľ���IBM Watson�о����Ĺ�����������������2011���Ƴ���һ̨�ܿ��ٻش���Ȼ���Ը�������Ļ�������Watson�������������������ʴ�����Ŀ��Σ�ձ�Ե����սʤ����ѡ�֡�

�������ϴ��ڴ����ķǽṹ�������ı��������š����͡������ʼ�ͨ�š������ļ��������¼�ȡ���ΰ������������Щ���ݣ��ձ�Ĺ۵���ͨ��ע��������Ϣ���ѷǽṹ���ı���ɽṹ���ı������еĹؼ�����֮һ��ʵ�������ϵ���ࡣ��ͳ�Ĺ�ϵ������Ҫ�����мල�ķ������о��ص������ҳ����������Ե���������ͳ��������ȡƾ�辭����У����������е���Ȼ���Դ����ߣ����Ա�ע���䷨������ʵ��ʶ��ȣ���Ȼ�������ڴ��ģ������Ϣ����Ŀǰ����Ȼ���Դ������������ޣ�ͬʱ��ͳ����Ҳ�ᵼ�´�������е�����ۻ������������Щ���⣬�û���������˻��ھ����������磨Convolutional Deep Neural Network�����ı���������ѧϰ���������þ����������磬�Զ�ѧϰ����ʵ�������ϵ�Ĵʻ������������������Լ�ʵ�����ڵľ����ı������ȣ������������ϵ���෽�����÷�������Ҫ����NLP�����ߣ�POS��NER��Parsing�ȣ���ȡ����������ĸ�����������ȡ�����ж��������������������ۻ����⡣ʵ�������������������state-of-the-art����,�÷����ڹ�ϵ��������������������������

����ѧ���

�ڰ˽�ȫ��������Ϣ���������ֻᣨCIPT2014��

Ϊ��ֽ���������Ϣ�������е����³ɹ����ƽ�������Ϣ�������ķ�չ���й�������Ϣѧ�Ẻ����Ϣ����ϵͳרҵίԱ�ᡢ����������ϢרҵίԱ�ᡢ���ֱ�����ϢרҵίԱ�ᡢ��ѯίԱ�Ὣ��2014��10�µ��ڱ��������ٿ�ȫ��������Ϣ���������ֻᣨThe 8th China National Conference on Chinese Character Information Processing Techniques,���CIPT2014���������ɺ�����Ϣ����ϵͳרί��а졣��ֿ������ͻ�ӭ������Ϣ��������ص�ר��ѧ�߲λᡣ

��Ҫ����

Ͷ���ֹ���ڣ� 2014��9��15��

����¼�������֪ͨʱ�䣺2014��9��30��ǰ

�������ڣ�2014��10��27��-28��

��ϸ������ο�ѧ����վ

��ʮ����ȫ����������ѧѧ�����齫��2014��10��18�ա�19�����人����

"��ʮ����ȫ����������ѧѧ������"��The Thirteenth China National Conferenceon Computational Linguistics,CCL2014������2014��10��18�ա�19���ڻ���ʦ����ѧ���С���Ϊ����������Ȼ���Դ���ר��ѧ�ߵ�������֯�����й�������Ϣѧ�ᣨCIPS�����콢���飬ȫ����������ѧ�����1991�꿪ʼÿ����ٰ�һ�Σ���2013�꿪ʼÿ��ٰ�һ�Ρ�CCL�������й����ڸ������Եļ��㴦��Ϊ������������ѧ���µ�ѧ���ͼ����ɹ��ṩ�˹㷺�Ľ���ƽ̨��

��Ҫ����

����ʱ�䣺2014��10��17��8:00

�ٿ�ʱ�䣺2014��10��18����19�գ��������죩

��ϸ������ο�������վ

�ڶ���ȫ������֪ʶͼ�����ֻὫ��2014��10��17�����人����

֪ʶͼ�ף�Knowledge Graph���ǵ�ǰѧ�������ҵ����о��ȵ㡣����֪ʶͼ�׵Ĺ�����������Ϣ�����������Ϣ����������Ҫ�ļ�ֵ����Ϊ����������Ȼ���Դ���ר��ѧ�ߵ�ѧ�����������塪���й�������Ϣѧ�ᣨCIPS�������ǰ��ѧ�����ֻ�֮һ�����λ��齫���ʮ����ȫ����������ѧ������ͬһ����ص�ٰ죬����ͨ����ϸ��Ϣ����鿴��ʮ����ȫ����������ѧ������վ�еIJλ�˵�����֡�

��Ҫ����

����ʱ�䣺2014��10��16��14:00

�ٿ�ʱ�䣺2014��10��17�գ�����һ�죩

������CIPS-SIGHAN���Ĵ�����Դ��������ʻ��飨CLP-2014)����2014��10��20�ա�21�����人����

2014�����Ĵ�����Դ��������ʻ��飨CLP-2014�����й�������Ϣѧ�ᣨCIPS���͹��ʼ�������ѧЭ�����Ĵ���רҵ��Ȥ�飨SIGHAN��������֯���׽����Ĵ�����Դ��������ʻ��飨CLP-2010�����23����ʼ�������ѧ��ᣨCOLING-2010��ͬ���ڱ����ٰ졣�ڶ������Ĵ�����Դ��������ʻ��飨CLP2012����2012��12��20-21�����й�����ѧ���С�������CLP2014����2014��10��20-21�����й�����ʦ����ѧ���С�

�������Ĵ�����Դ��������ʻ��飨CLP-2014��ּ��Ϊ���Ĵ���������ȫ����о���Ա�ṩһ��չʾ�о��ɹ�������ѧ��˼�롢̽���о��·����ƶ��о���չ��ƽ̨��CLP-2014�����ٰ�һ���������⾺�����������������������ķִʡ�����ƴд��顢�������ľ䷨�����������������Գ�ȡ���йش˴ι������⾺������ϸ��Ϣ����μ�//www.batikking.com/clp2014/webpage/cn/bake-off.htm�����λ��齫���ʮ����ȫ����������ѧ������ͬһ����ص�ٰ죬����ͨ����ϸ��Ϣ����鿴��ʮ����ȫ����������ѧ������վ�еIJλ�˵�����֡�

��Ҫ����

����ʱ�䣺2014��10��19��8:00

�ٿ�ʱ�䣺2014��10��20����21�գ��������죩

����ѧ��֪ͨ

�й�������Ϣѧ���Ա��չ������֪ͨ

Ϊ�ƽ�ѧ��ĸĸ�����Ի�ԱΪ����Ĺ������ƣ���ȫ��Ա�����ƶȣ������й���Э�����ڹ淶ȫ����ѧ����˻�Ա�ǼǺŵ�֪ͨ����Ҫ��͹涨����ϱ���ľ���������������˻�Ա�Ǽ��ƶȡ�

��Ա�Ǽǵļ�Ҫ����:

1.������Ա���������д��ɺ�����ѧ�����䣺cips_m@iscas.ac.cn��

2.�յ���Ա��Ϣȷ�Ϻ������ѧ����Ȼ��, ��ɻ�Ա�ʸ���֤��

2014���"�й�������Ϣѧ��"���˻�Ա�շѱ�׼��

���˻�Ա��120Ԫ/�� ѧ����Ա�� 60Ԫ/��

��Ա�ѽɷѷ�ʽ��

��1�� ����ת�ˣ�

�������У������б����з��к�������֧���������й�������Ϣѧ���˺ţ�0200004509014415619

��2�� �ʾֻ�

��ַ������8718����"�й�������Ϣѧ��"�տ��ˣ��й�������Ϣѧ���������룺100190

��3�� ѧ��֧�����˺�ת�ˣ�

�������й�������Ϣѧ���˺ţ�cips_pay@163.com

��4���й�������Ϣѧ��칫�ҽɷ�

��ַ�������к������йش����Ľ�4��Ժ7��¥201������ϵ�绰��010-62562916

��Ա��ע�Ტ�ɷѺ���û�Ա�ǼǺźͻ�Ա֤���ڲμ�ѧ������ĸ���ѧ���ʱ��ƾ��Ա֤�����ܻ���Żݣ����ڻ����й�������Ϣѧ���ԱͨѶ�����Ӱ棩��

Ϊ��������ѧ�߼���ѧ�ᣬ���2014�Ȼ�Ա�Ǽǵ�ȫ���Ա�Ͳ���ѧ����Ա���Խɷ�˳���ȵ��ȵã�����Ϊֹ����������2014���ȫ�꡶������Ϣѧ������ֽ�ʰ棩��

�ġ�ѧ����̬

SIGIR 2015 ����8��9-13����������ʥ���Ǹ����

SIGIR 2015 ����8��9-13����������ʥ���Ǹ���С�����Ͷ���ֹ����Ϊ2015��1��28�ա�

http://www.sigir2015.org/

COLING 2016�����ձ�����ٰ�

�ڰ����������ֵ�COLING 2014��Ļʽ�ϣ�ίԱ������COLING 2016�����ձ�����ٰ죬�ձ��鱨ͨ���о�������NICT�����졣


Twitter�������˺ſ������ķ�������

Twitter ǰ�˹���ʦ Ian Chan ��ǰ������������Twitter �����������û��������ķ������ߣ�Tweet Activity Analytics�������� Twitter �� 7 ���Ƴ���һ���� Google Analytics ���Ƶ��ı��������ߣ�ʹ�øù��ߵ��û����Զ��Լ����������Ľ�������������������ָ�����һ��ʱ���ڵ��ع�ȡ���������������ȡ�֮ǰ������ܽ��Թ�������ţ��Է������Ǹ��õĺ����Լ��� Twitter ��Ͷ�Ź���Ч�����ӽ���������ܽ����������˺ſ���ʹ������ 14 �죬�����漰���ޡ��ܱ����Լ�ͣ�õ��˺š����ң��ɷ���������������ҪΪӢ����������������


IBM�߱��Ķ���ѧϰ�������˹�����WatsonͶ��ʹ�ã���ʼ�����ڿ�����Ա

IBM8��28���������������µ� Watson ϵͳͶ��ʹ�ã���ʼΪһЩ��ѧ�ҷ������о��Ľ�չ��IBM ���µ��˹����ܿ����Ķ����ס���⻯ѧ��Ӧʽ������ͼ��

Watson ��һ̨������������� 90 ̨ IBM �� Power 7 ������������ɡ��� Google��΢����˹�������ȣ���������Ӧ������������Ӳ��оƬ���ܾͿ�ʼģ��������Ԫ������ IBM �� "DeepQA" ������������������ȡ��������⣬�ں����̺���������Ѱ�Ҵ�����Ȼ���Իش�

http://www.36kr.com/p/214911.html

�ƴ�Ѷ�����ܼ�ͥ������Ʒ����

���գ��ƴ�Ѷ��(002230,�ɰ�)�ھ�����"������������ƴ�Ѷ�����ܼ�ͥ������Ʒ������"��������"Ѷ�ɳ���"�ƻ���

���˽⣬��Ʒ�������ܼ�ͥ�������°汾����������Ϭ3.0������������Ѷ���������䡢���ܵ��ӽ�����"δ��ң��"�ȡ��ƴ�Ѷ�ɶ��³��������ϸ�����˽������ƴ�Ѷ���������������˹����ܷ���Ĵ��·�չ���ƴ�Ѷ�ɻ�������������Ͷ�������ϴ�ҵͶ�ʻ�����������Ŀ����Ͷ�ʡ�

http://tech.hexun.com/2014-09-01/168086162.html

�塢ѧ����Դ

CIKM 2014 Accepted Papers
http://cikm2014.fudan.edu.cn/index.php/Index/info/id/11

Deep Learning KDD 2014 Tutorial
http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/kdd.html
��Russ Salakhutdinov��KDD 2014�и����Ĺ���Deep Learning ��tutorial������RBMs, DBMs, DBNs, ��multimodal learning��������Ӻʹ������http://deeplearning.cs.toronto.edu/��

Tutorial: Statistical Methods for Mining Big Text Data
http://www.itee.uq.edu.au/dke/filething/get/855/text-mining-ChengXiangZhai.pdf
�Գ�����ʦ(UIUC)�����ڰĴ��������ݿⲩʿ��ѵ��Ľ̳�:"Statistical Methods for Mining Big Text Data" �������ֻ���ͳ������ģ��(Statistics Language Model)�Ļ�������ģ��(Topic Model): LDA��PLSA��ԭ��Ӧ�á�����г�����δ���о�����

΢���о�Ժ���ڷ������ѧϰ���ۻ������Դ
http://research.microsoft.com/en-us/events/fs2013/agenda_collapsed.aspx
����Li Deng, John Platt ��΢����Yoshua Bengio������������ѧ����Honglak Lee����Ъ����, Andrew Ng ��˹̹����, Ruslan Salakhutdinov�����׶ࣩ���˵ı���PPT����Ƶ��

˹̹�����ģ�������ݼ���ȫ
https://snap.stanford.edu/data/
��˹̹������Jure Leskovec������������ء�������ʮ���ֲ�ͬ���͵��������ݼ����罻;��������;�����ʼ�;����;Web�ȵȣ�������Friendster���ݼ���6ǧ5����ڵ㣬18�����ߡ�

��ŦԼʱ������ע���ݼ�
https://code.google.com/p/nyt-salience/
ѵ��������100,834�ļ���19,261,118��עʵ�塣���Լ��ϰ���9,706�ļ���187,080��עʵ�塣

����ר����Graph-Based Semi-Supervised Learning
http://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S00590ED1V01Y201408AIM029
While labeled data is expensive to prepare, ever increasing amounts of unlabeled data is becoming widely available. In order to adapt to this phenomenon, several semi-supervised learning (SSL) algorithms, which learn from labeled as well as unlabeled data, have been developed. In a separate line of work, researchers have started to realize that graphs provide a natural way to represent data in a variety of domains. Graph-based SSL algorithms, which bring together these two lines of work, have been shown to outperform the state-of-the-art in many applications in speech processing, computer vision, natural language processing, and other areas of Artificial Intelligence. Recognizing this promising and emerging area of research, this synthesis lecture focuses on graph-based SSL algorithms (e.g., label propagation methods). Our hope is that after reading this book, the reader will walk away with the following: (1) an in-depth knowledge of the current state-of-the-art in graph-based SSL algorithms, and the ability to implement them; (2) the ability to decide on the suitability of graph-based SSL methods for a problem; and (3) familiarity with different applications where graph-based SSL methods have been successfully applied.


Baidu
map