杨燕 副教授教师
计算机科学与技术学院??????


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科研项目
学术成果
荣誉及奖励







个人资料
部门： 计算机科学与技术学院
毕业院校： 华东师范大学
学位： 博士
学历： 博士研究生
邮编： 200062
联系电话： **
传真：
电子邮箱： yanyang@cs.ecnu.edu.cn
办公地址： 华东师范大学理科大楼B座703室
通讯地址：

教育经历
本科 计算机科学与技术 华东师范大学计算机系
硕士 系统分析与集成 华东师范大学计算机系
博士 计算机应用华东师范大学计算机系

工作经历
华东师范大学计算机科学与技术学院


个人简介

社会兼职


研究方向
语言认知与知识计算，包括自然语言处理和知识计算，着重将知识与自然语言结合研究医疗、教育、金融等应用场景的自然语言理解、小样本知识抽取、知识引导的预测推理与对话生成等任务。


开授课程
自然语言处理导论
知识分析及应用
计算机前沿技术研讨
编程导论
Python程序设计
C程序设计基础


科研项目
主持和参加部分的项目：
省部级项目，**，虚拟角色智能对话生成系统关键技术研究，2018/07-2020/06
省部级项目，，基于医疗大数据的智能机器人辅助诊断系统，2016/11-2018/12
国家科技支撑，2012BAH74F02，大规模跨屏互动新媒体服务支撑技术研究，2012/12-2015/11
省部级项目，12dz**，面向NGB 的智能业务分析关键技术研究及系统研制，2012/09-2014/09
省部级项目，**，面向宽带网络的用户行为分析与个性化信息推送技术研究，2006/10-2008/09



学术成果
博士，副教授，主要研究方向为语言认知与知识计算，包括自然语言处理和知识图谱，在国内外核心刊物和国际会议发表学术论文SCI/EI检索论文20余篇，获得5项发明专利授权，获得2次上海市科技进步二等奖，作为项目责任人主持了1项国家科技支撑项目和3项上海市科委经信委重大重点科研项目，作为主要研究人员参与了10余项国家级和上海市级科研项目。
已发表的部分会议论文：
[1].Jiaying Hu,Yan Yang*,ChengcaiChen,LiangHe,ZhouYu:4SAS: Dialogue State Tracking via Slot Attention and Slot Information Sharing. ACL 2020 ACCEPTED.
[2].Pei Huo, Yan Yang*, Chengcai Chen, Liang He:TERG: Topic-Aware Emotional Response Generation for Chatbot. IJCNN 2020 ACCEPTED.
[3].Lei Zhan, Yan Yang*, Pinpin Zhu, Liang He, Zhou Yu:Using Dilated Residual Network to Model Distantly Supervised Relation Extraction. DASFAA (3) 2019: 500-504.
[4].Yun Li, Yan Yang*, Yong Deng, Qinmin Vivian Hu, Chengcai Chen, Liang He, Zhou Yu:Dependent Multilevel Interaction Network for Natural Language Inference. ICANN (4) 2019: 9-21.
[5].Qi Zhang, Yan Yang*, Chengcai Chen, Liang He, Zhou Yu:Knowledge Adaptive Neural Network for Natural Language Inference. IJCNN 2019: 1-8.
[6].Weijie An, Qin Chen, Yan Yang*, Liang He:Knowledge Memory Based LSTM Model for Answer Selection. ICONIP (2) 2017: 34-42.
[7].Lu Chen, Jie Zhou, Liang He, Qin Chen, Jiacheng Zhang, Yan Yang:Modeling User-Item Profiles with Neural Networks for Rating Prediction. ICTAI 2017: 301-308.
[8].Xin Ouyang, Yan Yang*, Liang He, Qin Chen, Jiacheng Zhang:Representation Learning with Entity Topics for Knowledge Graphs. KSEM 2017: 534-542.
[9].Weijie An, Mengfei Shi, Xin Ouyang, Yan Yang*, Qinmin Hu, Liang He:ECNU at 2016 LiveQA Track: A Parameter Sharing Long Short Term Memory Model for Learning Question Similarity. TREC 2016.
[10].Zhijin Wang, Yan Yang*, Qinmin Hu, Liang He:An Empirical Study of Personal Factors and Social Effects on Rating Prediction. PAKDD (1) 2015: 747-758.
[11].Weiqian Zhang, Weijie An, Jinchao Ma, Yan Yang*, Qinmin Hu, Liang He:ECNU at TREC 2015: LiveQA Track. TREC 2015.
[12].Yan Yang, Qinmin Hu, Liang He, Minjie Ni, Zhijin Wang:Adaptive Temporal Model for IPTV Recommendation. WAIM 2015: 260-271.
[13].Zhijin Wang, Yan Yang*, Liang He, Junzhong Gu:User Identification within a Shared Account: Improving IP-TV Recommender Performance. ADBIS 2014: 219-233.
[14].Qin Chen, Yan Yang*, Qinmin Hu, Liang He:Locating Query-oriented Experts in Microblog Search. SMIR@SIGIR 2014: 16-23.
[15].Yan Yang, Liang He, Xueming Cai:A dynamic trust evaluation algorithm based on subjective logic in pervasive computing environment. ICARCV 2008: 1078-1083.

已发表的期刊论文：
[1].Yongcheng Wu, Xin Lin, Yan Yang*, Liang He:Cleaning uncertain graphs via noisy crowdsourcing. World Wide Web 22(4): 1523-1553 (2019).
[2].Jianfeng Yu, Yan Yang*, Chengcai Chen, Liang He, Zhou Yu:DAFA: Dialog System Domain Adaptation With a Filter and an Amplifier. IEEE Access 8: 45041-45049 (2020).
[3].张凉,杨燕*,陈成才,贺樑. 基于多视角对抗学习的开放域对话生成模型.计算机应用研究.已录用.
[4].陈素,杨燕*,胡琴敏,贺樑,陈成才.医学领域中基于注意力机制的查询扩展.计算机系统应用,2019,28(8):197-203.
[5].史梦飞,杨燕*,贺樑,陈成才.基于Bi-LSTM和CNN并包含注意力机制的社区问答问句分类方法.计算机系统应用,2018,27(9):157-162.
[6].杜泽宇,杨燕*, 贺樑. 基于中文知识图谱的电商领域问答系统[J]. 计算机应用与软件, 2017(05):159-165.
[7].杨燕, 霍晓骏, 贺樑. 赞助商式广告推荐系统中数据稀疏问题的研究[J]. 小型微型计算机系统, 2015(9):1993-1997.
[8].杨燕，顾君忠.联邦式LDAP目录服务系统的研究与实现[J].计算机应用，2004(6):51-53.

已授权专利和软件著作权：
[1].发明专利 一种基于多用户上下文识别的IPTV节目推荐方法 ** ZL7.9
[2].发明专利 一种识别IPTV用户是家庭用户的方法 ** ZL2.5
[3].发明专利 一种上下文感知的IPTV节目推荐方法 ** ZL1.3
[4].发明专利 一种基于语义网无监督的自动问答方法 2016SR059041 ZL.1
[5].发明专利 基于多元数据库支持组件的知识图谱异构存储框架中间件 ** ZL1.0
[6].软件著作权 CEQA 电商知识问答系统


荣誉及奖励
《基于智能问答的智能服务机器人关键技术及应用》获得上海市科技进步二等奖


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