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讲准字63号:杜岚博士学术报告会

发布时间:2015-04-27|浏览次数:

题目:用单词的潜在特征表示来进一步提高主题模型的性能

主讲:杜岚

时间:4月28日15:00

地点:计算机楼208

主办:计算机学院

 

主讲简介:杜岚,现为澳大利亚麦考瑞大学自然语言处理中心博士后研究员,澳大利亚莫纳什大学助理教授,并为麦考瑞谷歌自然语言理解项目的负责人之一。主要的研究方向包括机器学习,自然语言处理,文本数据挖掘。他已经在相关领域的顶级期刊和国际会议上发表文章20余篇,其中期刊包括 IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Machine Learning Journal, Knowledge and Information Systems, the Computer Journal 等; 国际会议包括 ICDM, AAAI, ECML, EMNLP, NAACL等。他同时也是一系列机器学习和自然语言处理期刊和会议的审稿人。

主讲内容:基于统计学的主题模型已经被广泛地用于从各种文本集中学习和抽取潜在的论题。与此同时单词的潜在特征表示也被证实可以用来提高各种自然语言处理任务的准确性。我们用从大文本集上获得的单词潜在特征表示来扩充现有的两中基本主题模型,并以此进一步提高所学潜在主题的质量。通过大量的实验,我们发现新模型能明显提高所学主题的连贯性,提高文本聚类和分类的准确性。这些优越性在特别小的文本集上更加明显。

 

欢迎广大师生参加!

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