哈工大报讯（计宣 文/图）在10月19日召开的第十八届中国计算语言学大会（CCL 2019）上，中国中文信息学会（CIPS）优秀博士学位论文奖颁奖，共有5篇论文获奖。我校社会计算与信息检索研究中心（SCIR）副主任秦兵教授指导的冯骁骋博士榜上有名，获奖论文题目为《基于表示学习的信息抽取技术研究》。

信息抽取是自然语言处理、知识图谱等领域的热点问题之一，目的在于利用计算机自动从大规模文本中抽取出某些预先定义好类型的事实信息，并形成结构化地数据输出。冯骁骋博士提出了基于表示学习的文本信息抽取方法，在语义层面，针对稀缺资源语言语义表示不完备问题，提出了基于双语词典的语义映射机制，有效提高现有词向量模型的语义表示能力；在数据质量层面，针对弱监督方法中数据回标所导致的噪声问题，提出了基于实例上下文重要性的深层记忆网络，通过建模实例和标注类别之间的依赖信息提高回标数据质量；在模型层面，提出了基于张量的组合语义表示方法，对不同类型和层次的特征表示进行有效融合，可同时提升实体消歧和三元组消歧结果，达到跨语言知识资源共享的目的，进而全面提高所构建知识图谱的适用性。

上述研究工作发表在相关国际会议和SCI期刊上，其中中国计算机学会（CCF）A/B类会议论文6篇、SCI期刊论文2篇，谷歌学术搜索（Google Scholar）论文引用数超过430次。冯骁骋博士曾获中国人工智能学会第四届全国青年创新创业大赛特等奖、第二十四届全国信息检索学术会议优秀学生论文奖，目前已留校任教，为社会计算与信息检索研究中心教师。

冯骁骋博士与导师秦兵教授在颁奖现场

编辑：刘培香