时间：3月24日周六上午9点—12点

地点：计算机学院B404

邀请人：李晨亮副教授

题目一：知识表示学习及其应用

报告人：刘知远老师

报告人单位：清华大学

报告摘要：知识就是力量，知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识库系统，是推动人工智能学科发展和支撑智能信息服务应用的重要基础。如何实现知识图谱的高效表示与计算，是知识图谱的重要研究课题。本报告将着重介绍知识图谱的表示学习技术及其在相关任务中的应用进展。

报告人简介：刘知远，清华大学计算机系助理教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011年获得清华大学博士学位，已在AAAI、IJCAI、ACL等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文40余篇，Google Scholar统计引用超过2400次。承担多项国家自然科学基金。曾获清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文、清华大学优秀博士后、中文信息学会青年创新奖，入选CCF-Intel青年学者提升计划、中国科协青年人才托举工程。

题目二：基于深度学习的机器翻译

报告人：刘洋

报告人单位：清华大学

报告摘要：机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言之间的自动翻译，是人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一。基于深度学习的机器翻译方法主张利用神经网络直接实现自然语言之间的自动翻译，通过注意力机制有效处理长距离依赖，目前已取代传统的统计机器翻译成为学术界和工业界新的主流方法。报告将首先介绍基于深度学习的机器翻译的基本思想和主要方法，然后对清华大学自然语言处理组在该方向的研究进展进行介绍，最后对基于深度学习的机器翻译的未来发展方向进行展望。

报告人简介：清华大学计算机科学与技术系特别研究员、长聘副教授、博士生导师，国家优秀青年基金获得者。研究方向是自然语言处理，在自然语言处理和人工智能领域重要国际刊物Computational Linguistics和国际会议ACL、EMNLP、IJCAI和AAAI上发表50余篇论文，获ACL 2017杰出论文和ACL 2006优秀亚洲自然语言处理论文奖。承担10余项国家自然科学基金、国家重点研发计划、国家863计划、国家科技支撑计划和国际合作项目，2015年获国家自然科学基金优秀青年项目资助。获得2015年国家科技进步二等奖、2014年中国电子学会科学技术奖科技进步类一等奖、2009年北京市科学技术奖二等奖和2014年中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖汉王青年创新奖一等奖等多项科技奖励。担任中国中文信息学会青年工作委员会主任兼计算语言学专业委员会秘书长、国际计算语言学学会SIGHAN Information Officer、Computational Linguistics编委、ACM TALLIP Associate Editor、ACL 2015组织委员会共同主席、ACL 2014讲习班共同主席、ACL 2017/2018与EMNLP 2016程序委员会机器翻译领域共同主席。

题目三：人工智能在机对话系统中的技术现状与挑战

报告人：严睿老师

报告人单位：北京大学

报告摘要：近年来，自动人机对话系统在学术界和工业界都获得了相当大的关注度，随着微软小冰百度度秘等产品的发布，以及大量人工智能公司的建立，这些对话系统背后的技术在逐步积累，也逐步解密。随着研究者的探索愈发深入，人们看到了一个对话系统逐渐从科幻电影中走进现实生活的可能。在讲座中，我将回顾人机对话的发展历程，以及随着深度学习技术盛行之后，由数据驱动模型带来的革命性改变。讲座将从人机对话的已有应用出发，再分析现有对话系统的不足，展望下一代人机对话系统的挑战。同时会分享我们组在人机对话研究所做的努力与探索，以及相应的代表性成果。

报告人简介：严睿，北京大学助理教授，博士生导师，前百度公司资深研发，华中师范大学与中央财经大学客座教授与校外导师。主持研发多个开放领域对话系统和服务类对话系统，发表高水平研究论文近50篇，担任多个学术会议（KDD, IJCAI, SIGIR, ACL, WWW, AAAI, CIKM, EMNLP等）的（高级）程序委员会委员及审稿人。

题目四：量子力学启发的信息检索和自然语言处理

报告人：张鹏老师

报告人单位：天津大学

报告摘要：量子理论已经成功应用于心理学、认知科学、经济学、社会学等多个宏观领域。本次报告将主要介绍将量子理论应用在信息检索和自然语言处理等人工智能任务的基本思想、主要模型和前沿进展。

报告人简介：天津大学计算机学院副教授、硕士生导师、博士生副导师，入选天津大学北洋学者-青年骨干教师计划。目前担任中国计算机学会YOCSEF委员、中国中文信息学会青年工作委员会委员、中国人工智能学会青年工作委员会委员。发表论文40余篇，包括中国计算机学会（CCF）推荐A/B类会议论文（SIGIR，ACL，IJCAI，AAAI，WWW，CIKM，EMNLP）和期刊论文（TNNLS，TKDE，TIST，IP&M）。获得顶级学术会议SIGIR 2017 Best Paper Award Honorable Mention，欧洲信息检索会议ECIR 2011 Best Poster Award，天津大学首届沈志康奖教金等。曾担任第五届量子交互国际会议(QI 2011)的本地主席、第八届亚洲信息检索大会(AIRS 2012)的论文集主席、第十一届亚洲信息检索大会（AIRS 2015）Poster&Demo程序委员会主席等。

题目五：用户满意的异质可解释的推荐：THUIR工作进展

报告人：张敏老师

报告人单位：清华大学计算机系

报告摘要：推荐系统在日常生活中起到重要作用。但是推荐系统面临多方面的挑战：数据系数问题、冷启动问题、异质数据融合问题等。近年来，清华大学信息检索课题组（THUIR）围绕“用户满意的异质可解释推荐”方面开展了一系列研究工作。这个报告将介绍我们的一些代表性工作进展，将从三个方面展开：1、推荐系统建模：块对角矩阵局部分解模型，可解释的推荐模型，时间敏感的推荐；2、异质信息融合的推荐模型；3、推荐系统评价中的多样性与用户满意度。

报告人简介：张敏, 清华大学计算机科学与技术系副教授、博士生导师。主要研究领域为个性化推荐、信息检索、用户建模，用户行为分析。现任智能技术与系统国家重点实验中心实验室科研副主任、网络与媒体技术教育部-微软重点实验室副主任。曾任清华-搜狗搜索技术联合实验室副主任。1999年和2003年在清华大学计算机系分别获得学士和博士学位。曾在德国人工智能研究中心、微软亚洲研究院、日本京都大学、香港城市大学、新加坡国立大学等访问研究。发表100多篇学术论文，包括JIR、IJCAI、SIGIR、WWW、CIKM、WSDM等重要的国际期刊和会议，已获授权专利12项。参加相关领域著名国际标准评测TREC，多次取得多项任务第一名。在NTCIR国际著名评测上组织INTENT（意图挖掘）任务。担任重要国际期刊TOIS编委，国际会议WSDM 2019 研讨会主席、SIGIR 2018 短文程序共主席、WSDM 2017和AIRS 2017程序委员会共主席，以及SIGIR, WWW, CIKM, WSDM, KDD, ACL, AIRS等重要国际会议的领域主席、资深审稿人或审稿人。获得2016年北京市科学技术一等奖。个人主页：http://www.thuir.org/group/~mzhang/

2018年3月19日