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中国科学院大学研究生导师教师师资介绍简介-韩先培

本站小编 Free考研考试/2020-04-28

基本信息

韩先培男硕导中国科学院软件研究所
电子邮件: xianpei@nfs.iscas.ac.cn
通信地址: 北京市海淀区中关村南四街4号5号楼1201
邮政编码: 100190



部门/实验室:中文信息处理实验室
研究领域
个人主页:http://www.icip.org.cn/Homepages/hanxianpei/index.htm


大规模知识图谱构建及智能信息服务技术:
Information Integration
Named Entity Disambiguation
Entity Linking
Entity Resolution
Information Extraction/Knowledge Graph
Relation Extraction
Named Entity Recognition
Knowledge Harvesting
Information Retrieval/QA
Semantic Search
Information Exploitation
Question Answering




教育背景2005-09--2010-07中国科学院自动化研究所博士
2001-09--2005-07北方工业大学学士


工作经历
工作简历2012-12~现在,中国科学院软件研究所,副研究员
2010-07~2012-12,中国科学院软件研究所,助理研究员

社会兼职2015-01-01-今,中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会, 秘书长
2012-05-01-今,中文信息学会青年专委会委员, 青年专委会委员
2011-01-01-今,中文信息学会, 会员


出版信息
发表论文(1)Global Distant Supervision for Relation Extraction,The Thirtieth AAAI Conference,2016,第1作者
(2)A Joint Model for Entity Set Expansion and Attribute Extraction from Web Search Queries,The Thirtieth AAAI Conference,2016,第3作者
(3)Sentence Rewriting for Semantic Parsing,The 54th annual meeting of the Association for Computational Linguistics,2016,第3作者
(4) A Context-Aware Topic Model for Statistical machine Translation,The 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ,2015,第4作者
(5)Learning to Mine Query Subtopics from Query Log,The 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ,2015,第3作者
(6)Semantic Consistency: A Local Subspace Based Method for Distant Supervised Relation Extraction ,The 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics,2014,第1作者
(7)A Feature-Enriched Tree Kernel for Relation Extraction,The 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ,2014,第2作者
(8)A Probabilistic Co-Bootstrapping Method for Entity Set Expansion,the 25th International Conference on Computational Linguistics,2014,第3作者
(9)An Entity-Topic Model for Entity Linking,Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Natural Language Learning,2012,第1作者
(10)基于维基百科和模式聚类的实体关系抽取方法,中文信息学报,2012,第3作者
(11)Collective Entity Linking in Web Text: A Graph-Based Method,The 34th Annual ACM SIGIR Conference,2011,第1作者
(12)A Generative Entity-Mention Model for Linking Entities with Knowledge Base,The 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies,2011,第1作者
(13)Structural Semantic Relatedness: A Knowledge-Based Method to Named Entity Disambiguation, The 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ,2010,第1作者
(14)Topic-Driven Web Search Result Organization by Leveraging Wikipedia Semantic Knowledge,The 19th ACM Conference on Information and Knowledge Management,2010,第1作者
(15)Named Entity Disambiguation by Leveraging Wikipedia Semantic Knowledge,The 18th ACM Conference on Information and Knowledge Management,2009,第1作者
(16)基于 Wikipedia 的语义元数据生成,中文信息学报,2009,第1作者
(17)Web Personal Name Disambiguation Based on Reference Entity Tables Mined from the Web,Proceedings of ACM CIKM 2009 Workshop on Web Information and Data Management,2009,第1作者
(18)基于布局特征与语言特征的网页主要内容块发现,中文信息学报,2008,第1作者


科研活动
科研项目( 1 ) 基于查询语义分析与推理的隐式相关反馈检索模型研究, 参与,国家级,2013-01--2016-12
( 2 ) 汉语认知加工机制与计算模型研究, 参与,国家级,2015-01--2019-12
( 3 ) 面向基础教育的知识关联与推理类问题求解 关键技术及系统, 参与,国家级,2015-01--2017-12
( 4 ) 开放域语义关系抽取、表示与计算关键技术研究, 主持,国家级,2016-01--2019-12

参与会议(1)An Entity-Topic Model for Entity Linking自然语言处理实证方法会议韩先培,孙乐2012-07-15
(2)Collective Entity Linking in Web Text: A Graph-Based Method国际信息检索大会Xianpei Han, Le Sun and Jun Zhao2011-07-24
(3)A Generative Entity-Mention Model for Linking Entities with Knowledge Base第49届自然语言处理年会Xianpei Han and Le Sun2011-06-19
(4)Topic-Driven Web Search Result Organization by Leveraging Wikipedia Semantic Knowledge第19届国际信息和知识管理大会Xianpei Han and Jun Zhao2010-10-26
(5)Structural Semantic Relatedness: A Knowledge-Based Method to Named Entity Disambiguation第48届自然语言处理年会 Xianpei Han and Jun Zhao2010-07-11
(6)Named Entity Disambiguation by Leveraging Wikipedia Semantic Knowledge第18届国际信息和知识管理大会Xianpei Han and Jun Zhao.2009-11-02


指导学生现指导学生
颜令勇硕士研究生081202-计算机软件与理论


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