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我校成功举办“情感分析与语义计算”smp情感分析研讨会

2017-06-12 信息来源:计算机与信息技术学院

  为了更好地促进情感分析与语义计算前沿技术的交流,6月3日,由中文信息学会(cips)社会媒体处理(smp)专委会主办,我校计算机与信息技术学院、大数据学院、计算智能与中文信息处理教育部重点实验室联合承办的主题为“情感分析与语义计算” 的smp 情感分析研讨会(smp-sa)在我校第三会议室召开。

 

 

 

 

 

  本次会议邀请到acm fellow、aaai fellow、ieee fellow、美国伊利诺伊大学芝加哥分校(uic)刘兵教授做大会主旨报告,国家杰出青年科学基金获得者、中国科学院自动化所特聘研究员陶建华,清华大学信息科学技术国家实验室黄永峰教授,清华大学计算机系黄民烈副教授为此次会议做特邀报告,此外还邀请到哈尔滨工业大学深圳研究生院徐睿峰教授,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室刘康副研究员,南开大学杨巨峰副教授,清华大学电子工程系吴方照博士为大会做顶级会议论文分享报告。

 

  来自清华大学、哈尔滨工业大学、西安交通大学、大连理工大学、中科院自动化研究所、哈工大深圳研究生院、合肥工业大学、东北大学、北京理工大学、对外经济贸易大学、国际关系学院、山东大学、安徽大学、华南理工大学、桂林电子科技大学、华南师范大学、江西财经大学、南京理工大学、海南大学、乔治华盛顿大学、山西大学、美团、北京清博大数据等国内外各高校、科研机构和企业150余名师生参加了会议。

 

  上午,本次研讨会主席王素格教授主持了会议开幕式。李茹副院长致欢迎辞。中国中文信息学会常务理事、中国中文信息学会smp专委会主任、哈尔滨工业大学刘挺教授代表专委会致辞,smp专委会情感分析专业组组长秦兵教授代表专业组致辞。

 

  刘兵教授做了题为《continual learning in sentiment analysis and aspect-based recommendation》的主旨报告,论述了持续学习在情感分析和方面推荐中的重要意义和应用前景。陶建华教授做了题为《音视频中情感计算的问题与挑战》的特邀报告,针对目前音视频信号中情感计算所面临的问题进行了分析与讨论。黄永峰教授做了题为《网络文本情感认知计算的思考》的特邀报告,重点探讨了在网络文本情感分析研究中遇到问题、困惑和思考。黄民烈副教授做了题为《情感、情绪与生成》的特邀报告,围绕情感、情绪生成的问题,论述了目前国内外最前沿的理论和方法。秦兵教授和王素格教授主持了上午的报告会。参会师生兴致高昂、反响热烈,与各位讲者进行了深度的交流与互动。

 

  下午,五位该领域国内优秀的青年学者为本次会议做了顶级会议论文分享报告,徐睿峰教授做了题为《stance classification with target-specific neural attention》的报告,针对情感立场的分类方法与大家进行了深度讨论。刘康副研究员做了题为《handling cold-start problem in review spam detection by jointly embedding texts and behaviors》的报告,探讨了垃圾评论中冷启动问题的yb体育app官方下载的解决方案。黄民烈副教授做了题为《linguistically regularized lstm for sentiment classification》的报告,阐述了情感分类结合更多语言学知识的方法与发展前景。杨巨峰副教授做了题为《learning visual sentiment distributions via augmented conditional probability neural network》的报告,分享了他们在挖掘图像数据情感和情绪分布问题中的研究成果。吴方照博士做了题为《active sentiment domain adaptation》的报告,针对情感分析在不同领域间迁移与自适应的问题分享了他们的工作成果。各位专家学者的报告在学术前沿问题、理论建设、实际应用等方面,分享了他们极具建设性的观点和丰硕成果。中文信息学会社会媒体处理专委会情感分析专业组秘书魏忠钰博士主持了下午的会议报告。

 

  刘康副研究员主持了会议的主题研讨会,邀请的嘉宾有秦兵教授、王素格教授、徐睿峰教授、黄民烈副教授、杨巨峰副教授。针对情感分析的未来发展与研究方向,以六个前沿而深刻的问题为核心,五位嘉宾和现场的与会者展开了热烈的讨论。本次会议为与会代表提供宝贵的学术互动平台,共同促进了情感分析领域的交流、合作和发展,会议取得了圆满成功,并得到与会者的一致肯定和赞扬。

 

 

 

 

 

  本次smp情感分析研讨会的召开,进一步推动了我校智能信息处理与文本挖掘研究方向的建设,扩大了我校在大数据分析与人工智能领域的学术研究的影响力,促进了校际合作与交流。

 

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