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招生信息








个人资料
直属机构：计算机科学与技术学院
联系电话：**
性别：男
电子邮箱：ghfu@suda.edu.cn
专业技术职务：
办公地址：苏大北校区工科楼709
毕业院校：
通讯地址：苏州市干将东路178号苏州大学北校区工科楼709
学位：
邮编：512000
学历：
传真：


教育经历
教育经历：1986/09-1990/07,工学学士 ,汽车设计与制造工程 ,哈尔滨工业大学
1990/09-1993/03,工学硕士,机械设计,哈尔滨工业大学
1997/03-2001/03,工学博士,计算机应用技术,哈尔滨工业大学



工作经历
工作经历：2001/06-2002/09,InfoTalk Technology (Singapore),研究员
2002/10-2005/10,香港大学,博士后研究员(Post-Doctoral Fellow)
2003/03-2006/09,香港大学,荣誉助理教授(Honorary Assistant Professor)
2006/10-2007/10,香港城市大学,研究员(Research Fellow)
2007/11-2019/03,黑龙江大学,教授、副院长
2019/04-至今,苏州大学,特聘研究员




个人简历
个人简介：付国宏,博士,教授/博士生导师，苏州大学人工智能研究院特聘研究员，香港大学荣誉教授、中国中文信息学会(CIPS)理事、CIPS计算语言学专委、CIPS社会媒体处理专委、CIPS医疗健康与生物信息处理专委、中国计算机学会(CCF)高级会员，担任IALP2013、PACLIC2018等学术会议程序委员会联合主席。分别于1990年、1993年和2001年在哈尔滨工业大学获汽车设计与制造学士学位、机械设计专业硕士学位和计算机应用技术专业博士学位。先后任新加坡InfoTalk公司研究员(2001-2002)，香港大学博士后研究员、荣誉助理教授(2002-2006)，香港城市大学研究员(2006-2007)，黑龙江大学计算机科学技术学院教授、副院长(2007-2019)。承担各类科研项目28项，其中主持国家自然科学基金重点项目子课题1项、面上项目4项；在ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP、COLING、IEEE/ACM TASLP等领域重要会议和学术期刊发表论文95篇。完成多个自然语言处理系统开发，其中，依存句法分析系统获CCF NLPCC-2019跨领域依存句法分析评测无指导封闭评测和半指导封闭评测两个子任务第1名，中文分词系统获ACL-SIGHAN Bakeoff 2005国际中文分词评测微软封闭测试第2名、开放测试第3名，作为主要研发成员参与的InfoTalk RSVP曾获2001年度亚太资讯及通讯科技大奖、2001/2002年度新加坡全国资讯通信科技大奖。目前的主要研究兴趣包括自然语言处理、意见挖掘/情感计算、文本对话等。



研究领域
研究领域：自然语言处理；意见挖掘/情感分析；文本对话



开授课程
开授课程：课程教学：


科研项目
科研项目：1、 情感驱动的文本对话关键技术研究，国家自然科学基金面上项目，项目编号：**，2021-2024. [项目负责人]
2、面向特定领域的文本语义分析关键技术，国家自然科学基金重点项目，项目编号：U**，2019-2022. [项目合作单位负责人]
3、汉语解释性意见挖掘关键技术研究，国家自然科学基金面上项目，项目编号：**，2017-2020. [项目负责人]
4、汉语多文档意见信息聚集和融合方法研究，国家自然科学基金面上项目，项目编号：**，2012-2015. [项目负责人]
5、自适应的中文网络意见挖掘关键技术研究，国家自然科学基金面上项目，项目编号：**，2010/01-2012/12.[项目负责人]
6、基于移进归约的细粒度意见挖掘，国家自然科学基金青年项目，项目编号：**，2017-2019. [主要参加]
7、基于大规模语料库的汉语词语自动聚类研究, 国家自然科学基金面上项目，项目编号：**，2000-2002.




论文
论文：1、Meishan Zhang, Zhenghua Li, Guohong Fu*, Min Zhang. Dependency-based syntax-aware word representations. Artificial Intelligence, 2020.
2、Qiansheng Wang, Yuxin Liu, Chengguo Lv, Zhen Wang, Guohong Fu. Cue-word driven neural response generation with a shrinking vocabulary. arXiv preprint arXiv:2010.04927, 2020.
3、 Tao Liu, Xin Wang, Chengguo Lv, Ranran Zhen, Guohong Fu*. Sentence matching with syntax- and semantics-aware BERT. COLING’20, 2020.
4、Zheng Wang, Qiansheng Wang, Xue Cao, Chengguo Lv*, Guohong Fu*. Unseen target stance detection with adversarial domain generalization. IJCNN’20, 2020.
5、 Meishan Zhang, Yue Zhang, Guohong Fu. Cross-lingual dependency parsing using code-mixed TreeBank. EMNLP-IJCNLP’19, 2019.
6、Nan Yu, Zonglin Liu, Ranran Zhen, Tao Liu, Meishan Zhang, Guohong Fu*. Domain information enhanced dependency parser. NLPCC’19, 2019.
7、Zhuosheng Zhang, Hai Zhao, Kangwei Ling, Jiangtong Li, Zuchao Li, Shexia He, Guohong Fu. Effective subword segmentation for text comprehension. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2019, 27(1): 1664-1674.
8、Meishan Zhang, Zhenhua Li, Guohong Fu*, Min Zhang. Syntax-enhanced neural machine translation with syntax-aware word representations.NAACL-HLT’19, 2019.
9、Meishan Zhang, Peili Liang, Guohong Fu*. Enhancing opinion role labeling with semantic-aware word representations from semantic role labeling. NAACL-HLT’19, 2019.
10、刘宗林, 张梅山, 甄冉冉, 公佐权, 余南, 付国宏*. 融入罪名关键词的法律判决预测多任务学习模型. 清华大学学报(自然科学版), 2019, 59(7): 497-504.
11、Qingrong Xia , Zhenghua Li, Min Zhang, Meishan Zhang, Guohong Fu, Rui Wang, Luo Si. Syntax-aware neural semantic role labeling. AAAI’19, 2019.
12、王潜升, 张梅山, 余南, 韩子嘉, 付国宏*. N3LDG：一种轻量级自然语言处理深度学习库. 北京大学学报 (自然科学版), 2019, 55(1):113-119.
13、Meishan Zhang, Qiansheng Wang, Guohong Fu*. End-to-end neural opinion extraction with s transition-based model. Information Systems, 2019, 80(2): 56-63.
14、Meishan Zhang, Yue Zhang, Guohong Fu. Transition-based neural word segmentation using word-level features. Journal of AI Research,2018, 63: 923-953.
15、Nan Yu, Meishan Zhang, Guohong Fu*. Transition-based neural RST parsing with implicit syntax features. COLING’18, 2018.
16、Meishan Zhang, Nan Yu, Guohong Fu*. A simple and effective neural model for joint word segmentation and POS tagging. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2018, 26(9): 1528-1538.
17、Liner Yang, Meishan Zhang, Yang Liu, Maosong Sun, Nan Yu, Guohong Fu. Joint POS tagging and dependency parsing with transition-based neural networks. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 2018, 26(8): 1352-1358.
18、Meishan Zhang, Guohong Fu*, Nan Yu. Segmenting Chinese Microtext: Joint informal word detection and segmentation with neural networks. IJCAI’17, 2017.
19、Meishan Zhang, Yue Zhang, Guohong Fu. End-to-end neural relation extraction with global optimization. EMNLP’17, 2017.
20、Zhenghua Li, Jiayuan Chao, Min Zhang, Wenliang Chen, Meishan Zhang, and Guohong Fu. Coupled POS tagging on heterogeneous annotations. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 2017, 25(3): 557-571.
21、Fei Li, Meishan Zhang, Bo Tian, Bo Chen, Guohong Fu, Donghong Ji. Recognizing irregular entities in biomedical text via deep neural networks. Pattern Recognition Letters, 2018, 105: 105-113.
22、Da Pan, Mengqi Wang, Meishan Zhang, Guohong Fu*. Extracting Chinese explanatory expressions with discrete and neural CRFs. ICPCSEE’17, 2017.
23、Fei Li, Meishan Zhang, Guohong Fu, Donghong Ji. A neural joint model for entity and relation extraction from biomedical text. BMC Bioinformatics, 2017, 18:198.
24、Fei Li, Meishan Zhang, Guohong Fu, Donghong Ji. A neural joint model for extracting bacteria and their locations. PAKDD’17, 2017.
25、Meishan Zhang, Yue Zhang, Guohong Fu. Tweet sarcasm detection using deep neural network. COLING’16, 2016.
26、Nan Yu, Da Pan, Meishan Zhang, Guohong Fu. Stance detection in Chinese Microblogs with neural networks. NLPCC-ICCPOL’16, 2016.
27、Meishan Zhang, Nan Yu, Guohong Fu. Discrete and neural models for Chinese POS tagging: Comparison and combination. NLPCC-ICCPOL’16, 2016.
28、Da Pan, Meishan Zhang, Guohong Fu*. Chinese sentiment analysis exploiting heterogeneous segmentations. CCL’16, 2016.
29、Meishan Zhang, Yue Zhang, Guohong Fu. Transition-based neural word segmentation. ACL’16, 2016.
30、Da Pan, Jiaying Song, Guohong Fu. Expanding corpora for Chinese polarity classification via opinion paraphrase generation. ICYCSEE’16, 2016.
31、宋佳颖, 黄旭, 付国宏. 基于词语情感隶属度特征的情感极性分类. 北京大学学报(NLPCC’15), 2016, 52(1): 171-177.




科技成果
软件著作 软件著作： 专利 专利：


荣誉及奖励
荣誉及奖励：1、2020中国法研杯司法人工智能挑战赛(CAIL2020)司法考试任务第2名(http://cail.cipsc.org.cn/ranking.html)
2、CCF NLPCC-2019跨领域依存句法分析评测封闭任务第1名
3、2019中国法研杯司法人工智能挑战赛(CAIL2019)相似案例匹配任务三等奖(http://cail.cipsc.org.cn/ranking.html)
4、ACL-SIGHAN第二届国际中文分词评测(ACL-SIGHAN Bakeoff 2005) 微软语料库封闭/开放测试第2/3名(http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/data/results.php.htm)




招生信息
招生信息：招生信息1：








学位：
毕业院校：
电子邮箱：ghfu@suda.edu.cn
办公地址：苏大北校区工科楼709
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