第24届人工智能国际联合大会 IJCAI 2015 于7月25日至7月31日在阿根廷布宜诺斯艾利斯召开，我组共有4篇论文被会议录用。博士生赵宇、陈新雄、杨成和本科生徐磊参加了本次会议并以口头报告的形式宣讲论文。

杨成、陈新雄、徐磊和赵宇在会场合影

陈新雄、徐磊、刘知远、孙茂松的论文 Joint Learning of Character and Word Embeddings提出一种字符与词汇表示的联合学习模型，可以同时考虑词汇外部上下文信息和词汇内部汉字信息，在词汇相似度计算和类比推理两个验证任务上取得了显著的提升。

赵宇、刘知远、孙茂松的论文Representation Learning for Measuring Entity Relatedness with Rich Information提出一种新的实体表示学习模型，可以综合利用维基百科中的实体链接结构信息、分类信息和正文信息，并在实体相似度计算任务上验证了模型的有效性。

杨成、刘知远、孙茂松的论文 Network Representation Learning with Rich Text Information提出综合利用网络结构与节点富文本信息的网络表示模型Text-Associated DeepWalk (TADW)，在节点分类等任务上的实验表明，该模型显著提升了网络表示学习的能力。

董梅平、刘洋的论文Iterative Learning of Parallel Lexicons and Phrases from Non-Parallel Corpora 提出了一种从非平行数据中学习翻译模型的方法，能够从互联网多语言文本中以无监督的方式自动获取翻译知识。

IJCAI是人工智能领域的顶级学术会议（CCF A类），今年共收到1996篇投稿，录用575篇，录用率为28.8%。

陈新雄作口头论文报告

赵宇作口头论文报告

徐磊作口头论文报告

杨成作口头论文报告