3月21日，美国伦斯勒理工大学的heng ji教授访问模式识别国家重点实验室，为实验室师生做题为“liberal information extraction on the fly”的报告。
heng ji是美国伦斯勒理工大学计算机系的edward p. hamilton 讲座副教授。她在2007年从纽约大学获得计算机科学博士学位。她的研究兴趣包括自然语言处理和数据挖掘，发表学术论文130余篇。她获得的奖项包括美国国家自然科学基金早期职业生涯奖，ieee intelligent systems 评选的“人工智能十大新星”，谷歌研究奖, ibm watson 教授奖。她是nist tac 知识库传播评测项目2009至今的负责人， ieee/wic/acm wi2013会议程序委员会副主席，naacl2012, acl2013, emnlp2013, nlpcc2014 和emnlp2015信息抽取领域主席, www2015 内容分析领域主席, ijcai2016 金融主席及 nlpcc2015程序委员会主席。
heng ji教授首先介绍了“liberal information extraction”，这种信息抽取方法融合了传统信息抽取和开放域信息抽取的优点，能在无标注数据、无预定义抽取目标结构的情况下自动的从输入文本中发现抽取目标结构，并抽取出事实信息。之后，heng ji教授介绍了该方法在事件抽取上的应用，介绍了如何利用符号语义和分布式语义融合的方法进行事件结构的发现和表示。该方法不仅能自动从非标注文本中发现事件类型还能自动发现一个事件的参与者。除此之外，heng ji还介绍了该方法在小语种语言的应用。
heng ji教授的讲解结合了许多很有趣的例子，深入浅出，听讲的老师和同学受益颇多。讨论环节大家提问也非常热烈。
heng ji教授的讲座取得了非常积极的反响，heng ji教授为大家呈现了信息抽取研究非常广阔和充满希望的一面，给大家带来了非常有启发性的观点。
（撰稿人：陈玉博）
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