達(dá)觀數(shù)據(jù)特邀嘉賓復(fù)旦大學(xué)黃萱菁教授：基于深度學(xué)習(xí)的智能社會媒體挖掘
社會媒體的蓬勃發(fā)展給自然語言處理帶來了許多挑戰(zhàn)與機(jī)遇。在“2019世界人工智能大會”上，復(fù)旦大學(xué)黃萱菁教授出席達(dá)觀數(shù)據(jù)主辦的“理解語言，擁抱智能”主題論壇，并圍繞“基于深度學(xué)習(xí)的智能社會媒體挖掘”的主題，分享了其實驗室的相關(guān)研究成果。
隨著媒體形式的轉(zhuǎn)變，社交媒體的發(fā)展徹底改變了當(dāng)今自然語言處理研究者信息獲取的數(shù)量和形式。利用Twitter，F(xiàn)acebook，YouTube，博客以及論壇獲取到的信息有助于研究人口信息、語言運用和社會交互三者之間的關(guān)系。
黃萱菁教授首先介紹了社會媒體研究具有很大的商業(yè)價值和社會價值。她所帶領(lǐng)的實驗室所做工作主要圍繞三方面展開：社會媒體的結(jié)構(gòu)和用戶行為、預(yù)測整個媒體動力學(xué)，以及信息挖掘后和干預(yù)的結(jié)合。
黃萱菁教授介紹了在社會化推薦方面的諸多研究工作，從用戶行為建模和預(yù)測，包括微博標(biāo)簽推薦、艾特用戶 ( 公司 ) 推薦、 轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測、用戶話題參與預(yù)測，以及如何在社會媒體挖掘中融入多模態(tài)信息等幾個方面，分享了她所領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊的從早期的主題模型和機(jī)器學(xué)習(xí)方法轉(zhuǎn)變?yōu)榻谏疃葘W(xué)習(xí)方法所取得的主要研究進(jìn)展。
采用的方法主要基于話題翻譯模型、層次狄利克雷過程和深度學(xué)習(xí)等。并且在微博和 Twitter 等社會媒體上進(jìn)行的多項實驗，驗證了所提出方法的有效性。
在演講的尾聲，黃萱菁教授講到，對于社交網(wǎng)絡(luò)挖掘，要利用內(nèi)容信息，特別是語言文字的內(nèi)容，還要關(guān)注用戶之間的結(jié)構(gòu)。對用戶和問題進(jìn)行細(xì)致分析，才有可能提出更好的方法。
黃萱菁：復(fù)旦大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，研究方向為人工智能、自然語言處理、信息檢索和社會媒體分析。兼任中國中文信息學(xué)會常務(wù)理事，社會媒體專委會副主任。她已經(jīng)在SIGIR,IEEETKDE,ACL,ICML,IJCAI,AAAI,SCIS,CIKM,ISWC,EMNLP,WSDM和COLING等多個高水平國際學(xué)術(shù)期刊和會議上發(fā)表了近百篇論文，負(fù)責(zé)的多個科研項目受到國家自然科學(xué)基金、科技部、教育部、上海市科委的支持。
