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  • 黃民烈

    黃民烈

    黃民烈,男,工學博士,清華大學計算機科學與技術(shù)系副研究員。


    教育背景

    工學學士 (工程物理),清華大學, 中國, 2000;

    工學博士 (計算機科學與技術(shù)),清華大學,中國, 2006。

    科研概況

    研究領(lǐng)域

    自然語言處理

    文獻挖掘

    情感分析

    黃民烈

    機器學習

    社交數(shù)據(jù)挖掘

    研究概況

    研究興趣主要集中在自然語言處理、文獻挖掘、情感分析、社交數(shù)據(jù)挖掘,機器學習理論與應(yīng)用。相關(guān)成果發(fā)表在ACL、IJCAI、AAAI、COLING、NA-ACL、ICDM、CIKM、PAKDD等國際會議及Knowledge and Information System、Genome Biology、Bioinformatics、BMC Bioinformatics等期刊上。作為PC成員或領(lǐng)域主席,已服務(wù)于ACL, EACL, COLING, EMNLP (領(lǐng)域主席), NAACL, CIKM, ICDM等國際會議,作為期刊BMC bioinformatics的副編委, Bioinformatics, Knowledge-based Systems, TALIP的審稿人。

    研究小組曾多次參加信息處理領(lǐng)域的國際評測TREC/TAC,在多文檔摘要、文本推理等任務(wù)上取得了國際領(lǐng)先成果。在多文檔摘要方向上,提出了基于信息距離的摘要方法;同時還在觀點排序、觀點分類、多標簽分類上提出了新的方法。開發(fā)了多個多文檔摘要的算法,在多種場景下,授權(quán)給多個公司使用。在情感分析與評論挖掘方面進行了深入研究,在觀點抽取、情感極性分類、觀點摘要等多方面取得了大量成果,并開發(fā)了cReviewMiner的中文產(chǎn)品評論深度挖掘系統(tǒng)。

    于2006年在德國漢堡大學進行了為期一個月的、關(guān)于認知科學的訪問學習,并于2010年1月至7月在美國國家生物信息中心(NCBI)進行為期6個月的訪問研究。2014年1月,應(yīng)邀在新加坡國立大學進行了為期一月的訪問。

    研究課題

    國家自然科學基金: 基于圖結(jié)構(gòu)的文獻挖掘算法與理論研究 (2009-2011);

    國家自然科學基金:信息多樣性與信息摘要(2013-2016);

    國家科技支撐計劃:法律文本中的自然語言處理問題研究(2013-2015);

    國家973項目:社會感知數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)理論(2012-2016);

    獎勵與榮譽

    清華大學優(yōu)秀博士論文 (2006);

    清華大學優(yōu)秀博士畢業(yè)生 (2006);

    2014年入選北京市世紀人才計劃。

    2019年,獲得第九屆吳文俊人工智能科學技術(shù)獎科技進步獎一等獎。

    學術(shù)成果

    [1]. Minlie Huang, Borui Ye, Yichen Wang, Xiaoyan Zhu. New word finding for sentiment analysis. ACL 2014, June 22~26, Baltimore, MD, USA.

    [2]. Lei Fang, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu: Exploring weakly supervised latent sentiment explanations for aspect-level review analysis. CIKM 2013: 1057-1066.

    [3]. Lei Fang andMinlie Huang. Fine Granular Aspect Analysis using Latent Structural Models. ACL 2012, July 8-14, 2012, Jeju, Republic of Korea.

    [4]. Minlie Huang, Xing Shi, Feng Jin, Xiaoyan Zhu. Using First-order Logic to Compress Sentences. AAAI 2012, Toronto, Ontario, Canada.

    [5]. Minlie Huang, Jingchen Liu, and Xiaoyan Zhu. GeneTUKit: a software for document-level gene normalization. Bioinformatics 2011 : btr042v1-btr042. (IF>5.0)

    [6]. Minlie Huang, AurelieNeveol, Zhiyong Lu. Recommending MeSH Terms for Annotating Biomedical Articles. JAMIA 2011 (IF~4.0)

    [7]. MattiaTomasoni and Minlie Huang. Metadata-Aware Measures for Answer Summarization in Community Question Answering. ACL 2010, July 11u201316, 2010. Uppsala, Sweden.

    [8]. Fangtao Li, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu. Sentiment Analysis with Global Topics and Local Dependency. AAAI 2010, July 11u201315, 2010. Atlanta, Georgia, USA.

    [9]. Chong Long, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu, Ming Li. Multi-Document Summarization by Information Distance. In Proceedings of the IEEE 9th International Conference on Data Mining (IEEE ICDM 2009).

    [10]. Fangtao Li, Yang Tang, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu. Answering Opinion Questions with Random Walks on Graphs. ACL 2009.

    [11]. Hongning Wang, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu. A Generative Probabilistic Model for Multi-Label Classification. In Proceedings of the IEEE 8th International Conference on Data Mining (IEEE ICDM 2008).

    [12]. Minlie Huang, Xiaoyan Zhu, Yu Hao, Payan D G, Kun Qu, and Ming Li. Discovering patterns to extract protein-protein interactions from full texts. Bioinformatics, 2004, 20: 3604-3612. (IF>5.0)

    TAGS: 科學家
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