在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，黃萱菁教授赫赫有名，作為國(guó)內(nèi)早期從事人工智能、自然語(yǔ)言處理和信息檢索的學(xué)者，黃萱菁教授已經(jīng)在SIGIR, IEEE TKDE, ACL, ICML, IJCAI, AAAI, SCIS, CIKM, ISWC, EMNLP,WSDM和COLING等多個(gè)高水平國(guó)際學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表了近百篇論文，負(fù)責(zé)的多個(gè)科研項(xiàng)目受到國(guó)家自然科學(xué)基金、科技部、教育部、上海市科委的支持。

黃萱菁教授曾擔(dān)任過(guò)2004年自然語(yǔ)言處理青年學(xué)者研討會(huì)（YSSNLP）總召集人，2009年亞洲語(yǔ)義網(wǎng)學(xué)術(shù)會(huì)議（ASWC）組織委員會(huì)主席，2010年國(guó)際計(jì)算語(yǔ)言學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議（COLING）tutorial主席，2014年CIKM會(huì)議競(jìng)賽主席，2015年WSDM會(huì)議組織者，2016年全國(guó)計(jì)算語(yǔ)言學(xué)會(huì)議程序委員會(huì)副主席，2017年國(guó)際自然語(yǔ)言處理與中文計(jì)算程序委員會(huì)主席等。

本次受聘儀式上，黃萱菁教授做了“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與中文分詞“的專(zhuān)題分享。

學(xué)術(shù)前沿：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與中文分詞

在NLP（自然語(yǔ)言處理）領(lǐng)域，中文分詞是很多任務(wù)最需要的語(yǔ)言信息處理技術(shù)，也是中文結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義分析的基礎(chǔ)。黃萱菁教授詳細(xì)介紹了中文分詞的幾種方法:

1. 基于序列標(biāo)注的中文分詞
2. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文分詞
3. 基于門(mén)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文分詞
4. 基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的中文分詞
5. 基于對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的多標(biāo)準(zhǔn)分詞

黃萱菁教授強(qiáng)調(diào)，在分詞中結(jié)合詞典特征來(lái)處理罕見(jiàn)詞，罕見(jiàn)詞常有兩個(gè)特征，它們是低頻詞匯，或者特定領(lǐng)域詞匯。在詞典中可能即包含了常用詞匯，也包含了低頻詞匯和特定領(lǐng)域詞匯。

黃萱菁教授表示，很高興受聘加入達(dá)觀，達(dá)觀在算法研發(fā)上已經(jīng)處于國(guó)內(nèi)企業(yè)中領(lǐng)先位置，未來(lái)希望和達(dá)觀一起推動(dòng)自然語(yǔ)言處理在各行業(yè)的落地應(yīng)用，讓學(xué)術(shù)發(fā)揮更大價(jià)值，也讓企業(yè)應(yīng)用到更先進(jìn)的學(xué)術(shù)研究成果。

業(yè)界前沿：深度學(xué)習(xí)與文本智能處理

在人工智能領(lǐng)域，達(dá)觀數(shù)據(jù)一致專(zhuān)注于NLP的研發(fā)與應(yīng)用，達(dá)觀數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人高翔隨后結(jié)合達(dá)觀在實(shí)際服務(wù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中分享了深度學(xué)習(xí)在NLP中的具體應(yīng)用。

達(dá)觀數(shù)據(jù)研發(fā)的達(dá)觀智能文檔處理平臺(tái)，受到了金融和保險(xiǎn)領(lǐng)域的眾多客戶青睞。其實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)智能審核、文檔智能抽取、錯(cuò)誤智能糾錯(cuò)和文檔智能對(duì)比，利用NLP技術(shù)解決了行業(yè)中繁雜的文字處理工作。

高翔詳細(xì)介紹了達(dá)觀數(shù)據(jù)在智能文檔審閱系統(tǒng)中的抽取核心算法：

高翔和大家介紹，和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)（CNN、RNN）實(shí)現(xiàn)了端到端，無(wú)須大量特征工程，其次框架的通用性好，可以滿足多領(lǐng)域的需求，并且可以使用非監(jiān)督語(yǔ)料訓(xùn)練字詞向量提升效果。在其經(jīng)驗(yàn)看來(lái)：

特此鳴謝浦軟孵化器對(duì)本次活動(dòng)的大力支持！