新闻

精彩抢先看 | 中国计算语言学大会（CCL 2020）特邀报告篇

中国计算语言学大会（CCL）聚焦于中国境内各类语言的智能计算和信息处理，为研讨和传播计算语言学最新学术和技术成果提供了最广泛的高层次交流平台。CCL是中国中文信息学会(CIPS)的重要会议，是中国最大的自然语言处理学者和专家的社区。CCL从1991年开始每两年举办一次，从2013年开始每年举办一次，经过二十多年的发展，CCL被广泛认为是最权威的，全国最具影响力、规模最大的NLP会议。第十九届中国...

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迈向第三代人工智能

清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹教授在“纪念《中国科学》创刊70周年专刊”上发表署名文章，首次全面阐述第三代人工智能的理念，提出第三代人工智能的发展路径是融合第一代的知识驱动和第二代的数据驱动的人工智能，同时利用知识、数据、算法和算力等4个要素，建立新的可解释和鲁棒的AI理论与方法，发展安全，可信，可靠和可扩展的AI技术，这是发展AI的必经之路。自2018年成立以来，清华大学人工智能...

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新闻|我组发表论文获得《中国科学：信息科学》“2019年热点论文奖”

近日，《中国科学：信息科学》评选出了“2019年度热点论文奖”，其中我组于2017年发表在《中国科学: 信息科学》第47卷第8期论文《网络表示学习综述》成功入选。论文简介题目：网络表示学习综述作者：涂存超，杨成，刘知远，孙茂松摘要：网络是表达物体和物体间联系的一种重要形式，针对网络的分析研究的一个关键问题就是研究如何合理地表示网络中的特征信息。随着机器学习技术的发展，针对网络中节点的特征学...

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新闻|我组多篇论文被EMNLP、AACL、NeurIPS录用

近日，我组多篇论EMNLP 2020、AACL 2020 以及NeurIPS 2020接收。其中，EMNLP是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际会议，AACL是ACL第一届亚洲分会议，NeurIPS是人工智能领域国际顶级会议。 No.1 ■ EMNLP 题目： Coreferential Reasoning Learning for Language Representation 作者：叶德...

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新闻|我组指导多个项目获得清华“挑战杯”奖项

2020年9月24日, 清华大学第三十八届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛校级终审落下帷幕。我组指导的三个项目获得一名二等奖、二名三等奖的优异成绩。 -1- 基于图像识别技术的甲骨文数据系统获奖等级：二等奖第一作者：白钰卓指导老师：刘知远本项目分为甲骨文数据库构建、甲骨文单字识别以及公开数据平台搭建三个部分。首先，依托现有甲骨文考证与编纂资料，本项目构建了甲骨文单字与甲片的公开数...

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新闻|我组今年多项专利获得授权

2020年，我组申请的多项专利获得授权，授权专利涉及知识计算、网络表示、机器翻译、文本生成、义原计算以及法律智能等方向。截止到今日，我组本年度授权专利达26项，累计授权专利42项。知识计算 01 结合实体描述的知识图谱表示学习方法和系统发明人：孙茂松；谢若冰；刘知远；栾焕博；刘奕群；马少平授权时间：2020年1月17日专利简介：本发明提供了一种结合实体描述的知识图谱表示学习方法...

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CCL 2021承办单位征集通知

中国中文信息学会计算语言学专业委员会计划于2021年举办第二十届中国计算语言学大会（英文简称CCL 2021），现面向国内从事计算语言学研究与应用的科研单位征集承办单位。作为国内最大的自然语言处理专家学者的社团组织--中国中文信息学会的旗舰会议，CCL从1991年开始每两年举办一次，从2013年开始每年举办一次。CCL着重于中国境内各类语言的计算处理，为传播计算语言学最新的学术和技术成果提供了广泛...

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招聘|清华大学NLP实验室招聘博士后

实验室简介清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室成立于 20 世纪七十年代末，是国内开展自然语言处理研究最早、深具影响力的科研单位，也是中国中文信息学会计算语言学专业委员会及中国人工智能学会不确定性人工智能专业委员会的挂靠单位。实验室围绕以中文为核心的自然语言处理，在中文信息处理、机器翻译、社会计算、智慧教育和知识图谱等方面开展系统深入的研究，在国内外具有较大的学术影响。近年来，实验室...

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司法考试AI能得几分？CAIL 2020机器司考复赛即将开始

国家司法考试，从18年开始变身为国家统一法律职业资格考试。国家统一法律职业资格考试是中华人民共和国司法部依据《中华人民共和国法官法》、《中华人民共和国检察官法》、《中华人民共和国律师法》、《中华人民共和国公证法》和《国家统一法律职业资格考试实施办法》（2018）的有关规定设立的法律类职业证书考试。担任法官、检察官、律师、公证员、法律顾问、仲裁员（法律类）及政府部门中从事行政处罚决定审核、行政复议、...

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新一波#留言点赞送书#来袭 | Introduction to Graph Neural Networks

深度学习在许多领域（譬如计算机视觉和自然语言处理）都取得了可喜的进展。这些任务中的数据通常在欧几里得域进行表示。在复杂的实际应用中，图是一种非常有用的数据结构。它可以被应用在例如物理系统建模，分子指纹学习，交通网络控制以及社交网络推荐等任务中。但是，这些任务需要处理在非欧几里得域中进行表示的图数据。图中往往包含着元素之间丰富的关系信息，无法通过传统深度学习模型（例如，卷积神经网络（CNN）或递归神...

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