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            2. 中國中文信息學會會員發展工作的通知

               


                      為推進學會的改革,建立以會員為主體的管理體制,健全會員管理制度,按照中國科協《關于規范全國性學會個人會員登記號的通知》的要求和規定,結合本會的具體情況,建立個人會員登記制度。

              會員登記的簡要流程:

              1.請有意申請者下載并填寫"

              2.將填寫完整的"會員信息登記表"通過電子郵件方式發送至學會辦公室會員部(huangyi@iscas.ac.cn

              3.請任選以下三種方式之一繳納會費:

                  1)銀行轉賬:

                      開戶銀行:工商行北京市分行海淀西區支行

                      戶        名:中國中文信息學會

                      賬        號:0200004509014415619

                      注:請在附言中注明會員姓名

                  2)郵局匯款:

                      地        址:北京8718信箱"中國中文信息學會"

                      收   款 人:中國中文信息學會

                      郵政編碼:100190

                      聯系電話:010-62562916

                      注:請在附言中注明會員姓名

                  3)中國中文信息學會辦公室繳納

                      地        址:北京海淀區中關村南四街4號院7號樓201房間

                      聯系電話:010-62562916


              2013年度"中國中文信息學會"個人會員收費標準:

                      個人會員:120元/年

                      學生會員:  60元/年


                      會員經注冊并繳費后,將獲得會員登記號和會員證。在參加學會主辦的各類學術活動時,憑會員證將享受會費優惠;定期獲贈中國中文信息學會會員通訊(電子版)。

                      為鼓勵更多學者加入學會,完成2013度會員登記的全體會員和部分學生會員(以繳費順序,先到先得,贈完為止),將獲贈2013年度全年《中文信息學報》(紙質版)。


              另附中國中文信息學會章程


              中國中文信息學會
              2013年8月11日

              學術活動



              ACL-IJCNLP 2015將在中國北京召開(中國中文信息學會承辦)

              http://aclweb.org/

               


                ACL-IJCNLP 2015, the joint conference of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing of the Asian Federation of Natural Language Processing, will take place in Beijing, China in late summer of 2015. The ACL-IJCNLP 2015 will be hosted by the Chinese Information Processing Society of China (www.lance-lee.com). Local arrangement co-chairs: Le Sun, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences and Yang Liu, Tsinghua University.


                Beijing is the capital of the People's Republic of China, and the nation's political, cultural, scientific and educational heart as well as a key transportation hub. Beijing is one of the most popular tourist destinations in the world, some famous tourist attractions including Summer Palace, Temple of Heaven, and Great Wall. We look forward to welcoming you to Beijing in 2015.


              中國中文信息學會2013年學術年會(CIPS 2013)暨第十二屆全國計算語言學會議(CCL 2013)正式通知

               


                      經中國中文信息學會第7屆理事會第6次理事長辦公會討論決定,中國中文信息學會學術年會暨理事會(CIPS 2013)于2013年10月9日在蘇州大學召開。中文信息處理(包括對漢語以及少數民族語言的信息處理)在我國信息領域科學技術發展與產業發展中占有重要的位置。計算機和互聯網技術的不斷發展對中文信息處理技術提出了新的挑戰。中文信息處理已經成為信息科學技術中長期發展的一個新的戰略制高點。本次學術年會將是我國中文信息處理領域廣大專家學者(約300人)的一次盛會,將有力促進中文信息處理領域的理論創新、技術交流與產學研合作!我們誠摯邀請大家參與中國中文信息學會2013年學術年會,一起分享,共同探討,努力促進我國中文信息處理領域的技術與產業的創新與發展!本次會議的主題是:深度學習與中文信息處理,我們將邀請頂級專家做特邀報告,并開展相關主題的研討。

                      "第十二屆全國計算語言學會議"(The Twelfth China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2013)將于2013年10月10日—12日在蘇州大學舉行。作為國內最大的自然語言處理專家學者的社團組織——中國中文信息學會(CIPS)的旗艦會議,全國計算語言學會議從1991年開始每兩年舉辦一次。CCL著重于中國境內各類語言(如漢語、藏語、蒙古語以及維吾爾語等)的計算處理,為傳播計算語言學最新的學術和技術成果提供了廣泛的交流平臺。同時,"第一屆基于自然標注大數據的自然語言處理國際學術研討會"(NLP-NABD 2013)將與CCL 2013聯合召開。NLP-NABD特別關注在大數據時代自然語言處理的前沿方法和技術,將聚焦國內外基于自然標注大數據方向上的各種前沿研究進展,包括:如何在自然標注大數據上有效進行大規模無監督/半監督機器學習(如深度學習),如何將學習到的資源、模型和已有的手工標注的核心資源和核心語言計算模型結合起來。

                      本次會議期間,中國中文信息學會還將舉辦第一屆中文知識圖譜研討會(The 1st Conference on Chinese Knowledge Graph)。知識圖譜(Knowledge Graph)是當前學術界和企業界的研究熱點。中文知識圖譜的構建對中文信息處理和中文信息檢索具有重要的價值。本次知識圖譜研討會將著重探討中文知識圖譜的構建的資源、技術、方案、策略以及待研究問題和挑戰,促進研究單位之間以及研究界和產業界之間的學術交流,探索今后大規模中文知識圖譜構建的研討與合作機制。目前為止,大會已經得到國內自然語言處理研究者的廣泛關注,目前有約10家從事知識圖譜研究和實踐的著名高校、研究機構和企業的專家及學者有意參與并發表演講。


              會議時間:

                      中國中文信息學會學術年會(CIPS 2013):

                      報到時間:2013年10月8日 14:00開始

                      召開時間:2013年10月9日(會期一天)

                      計算語言學會議(CCL 2013 & NLP-NABD 2013):

                      報到時間:2013年10月9日 8:00開始

                      召開時間: 2013年10月10日至11日(會期兩天)

                      中文知識圖譜研討會:

                      報到時間:2013年10月11日 14:00開始

                      召開時間:2013年10月12日 上午(會期半天)


              聯系方法:

                      錢龍華:133-0620-8165 qianlonghua@suda.edu.cn

                      王紅玲:138-6240-9198 hlwang@suda.edu.cn

                      洪    宇:133-7519-7289 hongy@suda.edu.cn


              詳細內容請參考:http://210.29.169.226/CNCCL2013/home.html


              中國中文信息學會青年工委系列學術活動:互聯網產品中的語義計算

              http://event.weibo.com/961960

               


                      自然語言處理技術是網絡文本理解和用戶精準分析的基礎。為了促進國內NLP領域的老師、同學以及NLP愛好者之間的交流,中國中文信息學會(http://t.cn/zOLzZSD)青年工作委員會(http://t.cn/zQhY5k0)特舉辦"中國中文信息學會青年工委系列學術活動- 自然語言處理學術講座"。

                      本次活動特邀請百度公司的趙世奇高級研究員,作題為"互聯網產品中的語義計算"的學術講座。歡迎大家報名參加,本次活動免費。由于場地限制,我們將限制入場人數,網上報名的前60名無障礙入場,后面報名的人員則需要待定。

                      摘要:互聯網上的各種多媒體內容日益豐富,但語言仍是最主要的互聯網信息載體?;ヂ摼W語言除具有自然語言的基本屬性外還具有變遷更迅速、使用更靈活、與場景結合更緊密等特點。而互聯網產品對語言的處理,也越來越多地深入到了語義層面,如知識圖譜、百度知心等。本報告將詳細介紹基于互聯網的語義體系挖掘與構建,及面向互聯網的語義分析與應用。

              Google Natural Language Understanding-focused awards announced

              http://www.googblogs.com/uncategorized/natural-language-understanding-focused-awards-announced/

               


                Posted by MassimilianoCiaramita, Research Scientist and David Harper, Head University Relations (EMEA)


                Some of the biggest challenges for the scientific community today involve understanding the principles and mechanisms that underlie natural language use on the Web. An example of long-standing problem is language ambiguity; when somebody types the word "Rio" in a query do they mean the city, a movie, a casino, or something else? Understanding the difference can be crucial to help users get the answer they are looking for. In the past few years, a significant effort in industry and academia has focused on disambiguating language with respect to Web-scale knowledge repositories such as Wikipedia and Freebase. These resources are used primarily as canonical, although incomplete, collections of "entities". As entities are often connected in multiple ways, e.g., explicitly via hyperlinks and implicitly via factual information, such resources can be naturally thought of as (knowledge) graphs. This work has provided the first breakthroughs towards anchoring language in the Web to interpretable, albeit initially shallow, semantic representations. Google has brought the vision of semantic search directly to millions of users via the adoption of the Knowledge Graph. This massive change to search technology has also been called a shift "from strings to things".


                Understanding natural language is at the core of Google's work to help people get the information they need as quickly and easily as possible. At Google we work hard to advance the state of the art in natural language processing, to improve the understanding of fundamental principles, and to solve the algorithmic and engineering challenges to make these technologies part of everyday life. Language is inherently productive; an infinite number of meaningful new expressions can be formed by combining the meaning of their components systematically. The logical next step is the semantic modeling of structured meaningful expressions — in other words, "what is said" about entities. We envision that knowledge graphs will support the next leap forward in language understanding towards scalable compositional analyses, by providing a universe of entities, facts and relations upon which semantic composition operations can be designed and implemented.


                So we've just awarded over $1.2 million to support several natural language understanding research awards given to university research groups doing work in this area. Research topics range from semantic parsing to statistical models of life stories and novel compositional inference and representation approaches to modeling relations and events in the Knowledge Graph. These awards went to researchers in nine universities and institutions worldwide, selected after a rigorous internal review:

              • Mark Johnson and Lan Du (Macquarie University) and Wray Buntine (NICTA) for "Generative models of Life Stories"
              • Percy Liang and Christopher Manning (Stanford University) for "Tensor Factorizing Knowledge Graphs"
              • Sebastian Riedel (University College London) and Andrew McCallum (University of Massachusetts, Amherst) for "Populating a Knowledge Base of Compositional Universal Schema"
              • Ivan Titov (University of Amsterdam) for "Learning to Reason by Exploiting Grounded Text Collections"
              • Hans Uszkoreit (Saarland University and DFKI), FeiyuXu (DFKI and Saarland University) and Roberto Navigli (Sapienza University of Rome) for "Language Understanding cum Knowledge Yield"
              • Luke Zettlemoyer (University of Washington) for "Weakly Supervised Learning for Semantic Parsing with Knowledge Graphs"

                We believe the results will be broadly useful to product development and will further scientific research. We look forward to working with these researchers, and we hope we will jointly push the frontier of natural language understanding research to the next level.

              會議簡報



              中國中文信息學會主辦"社會媒體處理成果展示大會"

               


                      2013年7月14日,社會媒體處理成果展示大會在北京中科院軟件所舉行。本次大會由中國中文信息學會"社會媒體處理"專業委員會(籌)主辦。

                      社會媒體和社交網絡的迅猛發展帶來了巨大機遇與挑戰,受到產業界與學術界的廣泛關注,涌現了大量的優秀應用和產品。本次成果展示會旨在集中展示近年來以社會媒體處理為主題的研發成果。與傳統學術會議不同,大會以系統演示為主,通過口頭報告、系統演示和互動研討等方式,增進產業界與學術界的交流,促進我國社會媒體處理研究和產業的發展。

                      大會由中國中文信息學會主辦,中文信息學會理事長、哈工大李生教授擔任大會指導委員會主席,哈工大劉挺教授擔任大會主席,清華大學唐杰副教授擔任大會程序委員會主席。大會現場由來自大連理工大學的林鴻飛老師、復旦大學的黃萱菁老師和清華大學的唐杰老師等主持。

                      大會吸引了來自學術界和產業界20多家單位展示他們的社會媒體處理研發成果。大會通過新浪微博微活動報名,吸引了來自高校、IT公司、報社、軍方、銀行、投資機構、創業公司和學生共計三百余人參加。

                      大會受到國內各大公司的鼎力支持,大會鉆石贊助商是拓爾思信息技術有限公司,金牌贊助商包括海量信息技術有限公司、奇虎360互聯網安全中心,銀牌贊助商包括北京微眾文化傳媒有限公司、數據堂科技有限公司、宏博知微科技有限公司和人人網,實物贊助商是新浪微博。

                      7月14日上午9點,中國中文信息學會理事長李生教授出席并致開幕詞。上午,來自拓爾思等公司的嘉賓分別從大數據、股市預測、搜索引擎、微博營銷、數據共享等方面,介紹了社會媒體處理研發成果。報告內容生動有趣,觀眾競相在提問環節與嘉賓互動。下午1點30分,20多家單位開始展臺演示,觀眾們在各展臺駐足觀看演示,與演示人員密切交流,氣氛異常熱烈,很快兩個小時就過去了。最后,大會組織了"社會媒體處理中數據重要還是算法重要"的專題研討會,加拿大蒙特利爾大學聶建云教授、微軟亞洲研究院的周明老師、北京大學袁曉如教授、中國傳媒大學沈浩教授、數據堂CEO齊紅威、新浪微博張浩等專家學者與現場觀眾就這一問題做了深入探討。最后,中國中文信息學會副理事長、秘書長孫樂研究員宣布大會閉幕。

                      在大會舉行的前一天下午,中國中文信息學會還在中科院軟件所召開了"社會媒體處理"專業委員會的第一次籌備會。專委會召集人劉挺老師介紹了專委會籌備情況,組織者唐杰老師組織討論了專委會未來活動計劃,專委會擬任委員們做自我介紹。中國中文信息學會領導李生老師、孫樂老師也出席了籌備會,對專委會的籌備工作表示贊賞,并對專委會的發展前景寄予殷切期望。

                      7月14日的"社會媒體處理成果展示大會"是中國中文信息學會"社會媒體處理"專業委員會(籌)組織的第一次大型活動,取得了圓滿成功。

                 

              第十屆全國自然語言處理青年學者研討會(YSSNLP2013))簡訊

               


                      2013年5月30日至31日,由中國中文信息學會主辦,國防科學技術大學計算機學院承辦的第十屆全國自然語言處理青年學者研討會(YSSNLP2013)在長沙成功召開,來自國內各高校、研究機構以及企業的共計41家單位的近百名代表參加了本次會議。會議安排了2個特邀報告、13個學術報告,2個專題討論,以及Poster和Demo展示。

                      會議于5月30日上午開幕,首先由國防科大計算機學院副院長盧凱研究員致歡迎辭,學會副理事長黃河燕教授和副理事長兼秘書長孫樂研究員分別講話歡迎大家參與本次研討會,期待學會的青年人踏實進取,勇于創新,再創佳績。本次大會特別邀請清華計算機系的唐杰副教授以及百度的賈磊高級研究員分別作了題為"社交網絡中的情感分析:從觀點分析到情感預測"和"結合語義理解的語音識別技術和深度學習技術"的特邀報告。唐杰副教授介紹其研究組近年來再KDD、WWW等學術會議的研究成果,從社交網絡的角度對于影響用戶情感傳播的幾個要素進行了深入的分析,并對于用戶的情感進行了預測。賈磊研究員介紹了百度在語音識別方面的產品和進展,并根據開發體會分享了深度學習(Deep Learning)在語音識別中的關鍵技術和工程要點。另外,此次會議還有13個學術報告,來自中科院自動化所、哈爾濱深圳研究院、上海交通大學、華為公司等單位多位青年研究學者介紹他們在各自領域最新的研究成果以及學術想法。

                      此次會議還設定兩個獨立的專題討論(Panel),主題為"社會計算中的NLP"和"知識圖譜"。"社會計算中的NLP"專題討論由哈爾濱工業大學的車萬翔副教授主持,清華大學唐杰副教授、清華大學劉知遠助理研究員、中科院計算所姜文斌助理研究員、國防科學技術大學唐晉韜助理研究員以及哈爾濱工業大學劉銘老師作為特邀嘉賓,與代表們就社會計算的內涵、社交媒體與社交網絡的區別、社會計算中的NLP所面臨的挑戰等問題進行了熱烈的討論。"知識圖譜"專題討論由百度公司的趙世奇研究員主持,清華大學的劉奕群副教授、中科院軟件所的韓先培副教授、復旦大學的張奇副教授、上海羽扇智信息科技有限公司CEO李志飛、西北師范大學張志昌副教授、中科院自動化所劉康助理研究員作為特邀嘉賓就如何構建知識圖譜、知識圖譜對于NLP的作用、知識圖譜應用中的核心問題展開了深入的討論。另外,在"Poster/Demo展示"環節中,參會代表們就各自在NLP領域的研究工作、目前面臨的問題與挑戰,以及未來的研究與發展方向進行了深入交流。相比于以往會議,此次會議對于每個Poster進行了評比,并設定了"Best Poster Award",本節會議的最佳Poster獎由中科院自動化所的張家俊助理研究員獲得。

                      在5月31日下午的會議閉幕式上,經過青年工作委員會討論并宣布,確定YSSNLP2015的會議主辦地為福州大學,福州大學的廖祥文副教授對于YSSNLP2015主辦地福州進行了介紹。第十一屆全國自然語言處理青年學者研討會的承辦方代表,樂山師范學院計算機科學學院的金澎院長對2014年的會議籌辦情況進行了介紹。最后,本次研討會順利閉幕。

                      自2004年創立以來,自然語言處理領域青年學者研討會已經成為了國內自然語言處理領域的重要盛會之一。到今年為止,YSSNLP已經走過十年的歷程,隨著更多青年學者的不斷加入,YSSNLP已經成為國內外青年學者間交流、互動的廣闊平臺。在這一平臺上,研究人員與企業界的交流對話不斷加強,為促進整個自然語言處理產業的提升做出了積極貢獻。


                 

              第十九屆全國信息檢索學術會議在山西大學成功召開

               


                      2013年7月19日至21日,第十九屆全國信息檢索學術會議(CCIR2013)在山西太原舉行。本次會議由中國中文信息學會、中國計算機學會聯合主辦,山西大學計算機與信息技術學院承辦。

                      本次會議是以往中國中文信息學會主辦的每年一次的"全國信息檢索學術會議"(CCIR)和中國計算機學會主辦的每年一次的"全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會"(SEWM)聯合辦會的第一次會議。

                      中國中文信息學會理事長李生教授、副理事長兼秘書長孫樂研究員、中國計算機學會秘書長杜子德研究員、北京大學李曉明教授、中科院計算所程學旗研究員、清華大學智能技術與系統國家重點實驗室馬少平教授、哈爾濱工業大學信息檢索研究室劉挺教授等國內專家出席了此次會議。來自中國科學院、清華大學、北京大學、哈爾濱工業大學等國內高校,阿里巴巴、即刻搜索、山西同方知網等知名IT企業研究人員300余人參加了此次會議。

                      本次會議邀請了國家"千人計劃"入選者、海外杰青、長江學者、IEEE Fellow 吳信東教授,加拿大蒙特利爾大學聶建云教授,華為首席科學家李航教授做了特邀報告;百度公司余凱博士和清華大學唐杰博士分別做了關于Deep Learning 和Social Media 的Tutorial;6位優秀青年學者進行了主題報告;7家單位進行了信息檢索領域的產品展示;會議還進行了"第五屆中文傾向性分析評測"(COAE2013);會議錄用的論文在分組會上進行了報告,并進行了poster展示。

                      與會代表們圍繞信息檢索、文本分類、聚類及挖掘、多媒體檢索、社會媒體分析等相關領域的前沿問題展開了激烈和深入地探討,大家各抒己見,暢所欲言,學術氣氛十分濃厚、活躍。本次會議代表中青年學者和研究生占相當大的比例,許多青年學者宣讀了高水平學術論文,表明中國信息檢索領域研究力量生氣勃勃,前途充滿希望。

                      本次會議共收到投稿224篇,經過審稿委員會組織的專家評審,共錄用論文135篇。論文出版得到了《計算機學報》、《計算機研究與發展》、《模式識別與人工智能》、《中文信息學報》、《山東大學學報(理學版)》和《山西大學學報(自然科學版)》等期刊的大力支持。本次會議還評選出5篇優秀學生論文。


                 

              資源



              本期重點推薦:Deep Learning

               


              UCLA Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning

              http://www.ipam.ucla.edu/schedule.aspx?pc=gss2012

              NAACL 2013 Tutorial:Deep Learning for NLP (without Magic).Richard Socher and Christopher Manning

              http://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/

              AAAI 2013 Tutorial:Deep Learning of Representation(YoshuaBengio)

              http://www.aaai.org/Conferences/AAAI/2013/aaai13tutorials.php

              Deep Learning and Its Applications to Signal and Information Processing.pdf

              下載 http://t.cn/zTiHYr9

              Deep Learning for NLP 文章列舉

              From : http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/

              大部分文章來自:

              http://www.socher.org/

              http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial


              Tutorials

              Ronan Collobert and Jason Weston【NIPS'09】Deep Learning for Natural Language Processing

              Richard Socher, et al.【NAACL'13】【ACL'12】Deep Learning for NLP

              YoshuaBengio【ICML'12】Representation Learning

              Leon Bottou, Natural language processing and weak supervision

              YoshuaBengio最新AAAI 2013 tutorial:http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/talks/aaai2013-tutorial.pdf


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