日 程 安 排 ==== 年 月 日 : 自 然 语 言 处 理 和 机 器 翻 译 8:30-9:00 开 班 仪 式 合 影 第 一 讲 自 然 语 言 处 理 : 基 础 技 术 与 互 联 网 创 新 第 一 课 09:00-10:20 自 然 语 言 处 理 基 础 第 二 课 10:40
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1 中 国 计 算 机 学 会 学 科 前 沿 讲 习 班 第 四 十 六 期 面 向 大 数 据 的 自 然 语 言 处 理 与 机 器 学 习 2013 年 11 月 15 日 -17 日 重 庆 简 介 自 然 语 言 处 理 (Natural Language Processing, NLP) 与 机 器 学 习 (Machine Learning, ML) 一 直 是 计 算 机 科 学, 尤 其 是 人 工 智 能 研 究 方 向 的 两 个 核 心 问 题 近 几 年 来, 互 联 网 社 交 媒 体 与 移 动 平 台 的 迅 猛 发 展 为 传 统 自 然 语 言 处 理 与 机 器 学 习 技 术 带 来 前 所 未 有 的 挑 战 和 机 遇, 使 其 成 为 学 术 界 和 工 业 界 的 研 究 热 点 一 方 面, 传 统 的 自 然 语 言 处 理 与 机 器 学 习 在 基 础 研 究 方 面 取 得 了 长 足 进 展, 为 工 业 应 用 提 供 了 有 效 的 技 术 支 持 ; 另 一 方 面, 不 断 涌 现 的 真 实 问 题 和 大 规 模 数 据 又 呼 唤 更 加 有 效 的 自 然 语 言 处 理 与 机 器 学 习 技 术 本 期 CCF 学 科 前 沿 讲 习 班 面 向 大 数 据 的 自 然 语 言 处 理 与 机 器 学 习 将 邀 请 学 术 界 和 工 业 界 的 著 名 专 家 学 者 对 自 然 语 言 处 理 基 础 理 论 方 法 和 应 用, 面 向 自 然 语 言 的 机 器 学 习 技 术, 以 及 当 前 面 向 大 数 据 时 代 的 热 点 问 题 进 行 深 入 浅 出 的 讲 解 目 的 是 为 青 年 学 者 和 学 生 提 供 一 个 三 天 的 学 习 交 流 机 会, 快 速 了 解 本 领 域 的 基 本 概 念 研 究 内 容 方 法 和 发 展 趋 势 本 讲 习 班 同 时 作 为 第 二 届 CCF 自 然 语 言 处 理 与 中 文 计 算 会 议 (NLP&CC 2013) 的 Tutorials, 将 围 绕 大 会 主 题 数 据 智 能 知 识 智 能 与 社 会 智 能, 重 点 讲 解 自 然 语 言 处 理 基 础 社 会 媒 体 和 语 言 计 算 NLP 工 业 应 用 和 典 型 案 例 面 向 NLP 的 机 器 学 习 Deep Learning 以 及 深 层 神 经 网 络 计 算 等 内 容 学 术 主 任 张 民, 苏 州 大 学 教 授 李 沐, 微 软 亚 洲 研 究 院 研 究 员 协 办 单 位 重 庆 大 学 苏 州 大 学 微 软 亚 洲 研 究 院
2 日 程 安 排 ==== 年 月 日 : 自 然 语 言 处 理 和 机 器 翻 译 8:30-9:00 开 班 仪 式 合 影 第 一 讲 自 然 语 言 处 理 : 基 础 技 术 与 互 联 网 创 新 第 一 课 09:00-10:20 自 然 语 言 处 理 基 础 第 二 课 10:40-11:40 语 义 计 算 和 篇 章 分 析 第 三 课 11:40-12:00 互 动 问 答 万 小 军 北 京 大 学 副 教 授 第 二 讲 大 数 据 时 代 的 机 器 翻 译 刘 洋 清 华 大 学 副 教 授 第 一 课 13:30-15:30 机 器 翻 译 概 况 基 于 词 和 短 语 的 方 法 第 二 课 16:00-17:30 基 于 句 法 的 方 法 和 未 来 发 展 趋 势 第 三 课 17:30-17:50 互 动 问 答 == 年 月 日 : 社 会 计 算 与 自 然 语 言 处 理 应 用 第 三 讲 社 会 网 络 计 算 及 社 会 影 响 力 分 析 唐 杰 清 华 大 学 副 教 授 第 一 课 09:00-10:20 社 会 网 络 计 算 基 础 第 二 课 10:40-11:40 社 会 网 络 计 算 之 社 会 影 响 力 分 析 第 三 课 11:40-12:00 互 动 问 答 第 四 讲 自 然 语 言 处 理 工 业 应 用 / 开 发 实 践 第 一 课 13:20-15:20 大 数 据 时 代 的 智 能 问 答 和 搜 索 张 阔 搜 狗 研 究 员 第 二 课 15:40-16:40 大 数 据 时 代 的 搜 索 广 告 查 询 分 析 胡 云 华 阿 里 研 究 员 第 三 课 16:40-17:40 大 数 据 下 的 广 告 排 序 技 术 及 实 践 蒋 龙 阿 里 研 究 员 第 四 课 17:40-18:00 互 动 问 答 == 年 月 日 : 机 器 学 习 第 五 讲 Statistical Machine Learning for NLP ( 统 计 机 器 学 习 与 自 然 语 言 处 理 ) 朱 小 槿 University of Wisconsin-Madison 副 教 授 第 一 课 09:00-10:00 Basics of Statistical Learning ( 统 计 机 器 学 习 基 础 ) 第 二 课 10:20-11:10 Graphical Models ( 图 模 型 ) 第 三 课 11:10-12:00 Bayesian Non-Parametric Models ( 贝 叶 斯 非 参 数 方 法 ) 第 四 课 12:00-12:20 互 动 问 答
3 第 六 讲 Deep Learning - What, Why, and How 俞 栋 MSR 研 究 员 第 一 课 13:40-14:40 Deep Learning: Premise, Philosophy, and Its Relation to Other Techniques 第 二 课 14:40-15:40 Basic Deep Learning Models 第 三 课 16:00-17:15 Deep Neural Network and Its Application in Speech Recognition 第 四 课 17:15-17:35 互 动 问 答 17:35-18:00 结 业 式 讲 者 介 绍 万 小 军 北 京 大 学 副 教 授 报 告 题 目 : 自 然 语 言 处 理 : 基 础 技 术 与 互 联 网 创 新 摘 要 : 随 着 互 联 网 上 文 本 数 据 的 爆 炸 性 增 长, 如 何 对 这 些 数 据 进 行 智 能 分 析 语 义 挖 掘 与 深 度 利 用 是 学 术 界 和 工 业 界 所 共 同 面 临 的 重 大 挑 战 自 然 语 言 处 理 技 术 则 是 应 对 这 一 挑 战 的 关 键 基 础 技 术, 目 前 已 在 互 联 网 搜 索 智 能 问 答 舆 情 与 情 报 分 析 等 系 统 中 发 挥 重 要 的 作 用 本 报 告 首 先 简 要 介 绍 自 然 语 言 处 理 基 础 概 念 与 技 术 ( 包 括 词 法 句 法 分 析 等 ), 然 后 重 点 介 绍 自 然 语 言 语 义 与 篇 章 分 析 的 若 干 关 键 技 术, 以 及 面 向 互 联 网 文 本 大 数 据 的 语 义 与 篇 章 分 析 新 技 术 与 新 应 用, 最 后 对 该 领 域 所 面 临 的 难 点 与 机 遇 进 行 探 讨 报 告 人 简 历 :2006 年 7 月 在 北 京 大 学 信 息 科 学 技 术 学 院 获 博 士 学 位,2008 年 入 选 教 育 部 新 世 纪 优 秀 人 才 支 持 计 划 与 北 京 市 科 技 新 星 计 划 研 究 方 向 为 自 然 语 言 处 理 与 文 本 挖 掘, 主 要 研 究 兴 趣 包 括 文 本 摘 要 与 生 成 情 感 分 析 与 观 点 挖 掘 知 识 获 取 与 推 荐 等 曾 担 任 自 然 语 言 处 理 领 域 顶 级 国 际 会 议 ACL2011 与 重 要 国 际 会 议 IJCNLP2011 领 域 主 席, 担 任 多 个 国 际 一 流 会 议 (ACL WWW SIGIR CIKM COLING EMNLP 等 ) 程 序 委 员 会 委 员, 同 时 担 任 多 个 国 际 权 威 期 刊 (T-ALIP T-KDE T-ASLP T-IST T-SLP TACL 等 ) 审 稿
4 人 获 得 EMNLP2010 最 佳 审 稿 人 奖 在 相 关 领 域 顶 级 期 刊 与 会 议 上 发 表 论 文 20 多 篇 ( 包 括 SIGIR ACL AAAI IJCAI ACM TOIS Computational Linguistics 等 ) 获 授 权 发 明 专 利 10 余 项 在 NTCIR-8 MOAT TAC2010 RTE-6 TAC2011 Guided Summarization 等 权 威 国 际 评 测 中 取 得 多 项 国 际 第 一 名 的 优 异 成 绩 刘 洋 清 华 大 学 副 教 授 报 告 题 目 : 大 数 据 时 代 的 机 器 翻 译 摘 要 : 随 着 全 球 经 济 一 体 化 的 迅 速 发 展, 世 界 上 不 同 国 家 不 同 民 族 之 间 的 交 流 越 来 越 频 繁, 语 言 障 碍 问 题 日 益 凸 显 机 器 翻 译 能 够 利 用 计 算 机 将 一 种 语 言 的 文 本 自 动 转 换 成 另 外 一 种 语 言, 是 能 够 缓 解 语 言 障 碍 问 题 的 有 效 技 术 手 段 之 一 目 前, 互 联 网 已 步 入 大 数 据 时 代, 为 数 据 驱 动 的 统 计 机 器 翻 译 方 法 提 供 了 丰 富 的 多 语 言 文 本 数 据, 极 大 促 进 了 机 器 翻 译 研 究 与 应 用 的 发 展 本 课 程 将 介 绍 目 前 主 流 的 统 计 机 器 翻 译 方 法 在 过 去 二 十 年 的 发 展 历 程, 围 绕 基 于 词 基 于 短 语 和 基 于 句 法 的 方 法 介 绍 相 关 模 型 算 法 评 测 和 开 源 工 具 等, 并 对 未 来 的 发 展 趋 势 展 开 探 讨 报 告 人 简 历 :2007 年 于 中 国 科 学 院 计 算 技 术 研 究 所 获 得 博 士 学 位,2011 年 至 今 在 清 华 大 学 工 作 研 究 方 向 是 自 然 语 言 处 理, 在 顶 级 国 际 刊 物 和 会 议 Computational Linguistics ACL AAAI EMNLP COLING 上 发 表 二 十 余 篇 论 文, 获 COLING/ACL 2006 Meritorious Asian NLP Paper Award, 在 ACL 2010 讲 授 题 为 Tree-based and Forest-based Translation 的 tutorial, 将 担 任 ACL 2014 Tutorial 共 同 主 席 个 人 主 页 :
5 唐 杰 清 华 大 学 副 教 授 报 告 题 目 : 社 会 网 络 计 算 及 社 会 影 响 力 分 析 摘 要 :In this talk, I am going to introduce the detailed background knowledge for social computing, including methodologies and tools for macro-level, meso-level and micro-level social network analysis. Then I will focus on social influence, an important phenomenon that occurs when one s opinions, emotion, or behaviors are affected by others. Many applications have been built based around the implicit notation of social influence between people, such as marketing, advertisement and recommendations. With the exponential growth of online social network services such as Facebook and Twitter, social influence can for the first time be measured over a large population. I will examples on Twitter, Weibo, ArnetMiner, Flickr, Gowalla, etc. to explain how to verify the existence of social influence, how to quantify social influence in social networks, and how to model the influence diffusion procedure. 首 先 从 宏 观 中 观 微 观 三 个 方 面 介 绍 关 于 社 会 计 算 的 基 础 知 识 然 后 着 重 分 析 社 会 网 络 中 的 关 键 问 题 : 社 会 影 响 力 社 会 影 响 力 是 社 交 网 络 演 化 的 原 动 力, 影 响 力 分 析 有 很 多 实 际 的 应 用, 例 如 : 广 告 推 荐 等 将 使 用 Twitter 微 博 学 术 Flickr 等 网 络 为 例 介 绍 如 何 证 明 社 会 影 响 力 的 存 在 如 何 度 量 社 会 影 响 力 以 及 如 何 对 影 响 力 传 播 进 行 建 模 报 告 人 简 历 :Jie Tang is an associate professor at the Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University. He was honored with the CCF Young Scientist Award, NSFC Excellent Young Scholar, IBM Innovation Faculty Award, and the New Star of Beijing Science & Technology. His research interests include social network analysis, data mining, and machine learning. He has published more than 100 journal/conference papers (in major international journals and conferences including: KDD, IJCAI, WWW, SIGMOD, ACL, Machine Learning Journal, TKDD, and TKDE) and held 10 patents. He also served as Workshop Co-Chair of SIGKDD 13, Local Chair of SIGKDD 12, Publication Co- Chair of SIGKDD 11, Program Co-Chairs of ADMA 11 and SocInfo 12, and also serves as the PC member of more than 50 international conferences. He is now leading the project Arnetminer.org for academic social network analysis and mining. 清 华 计 算 机 系 副 教 授, 曾 在 康 纳 尔 大 学 伊 利 诺 伊 香 槟 分 校 香 港 科 技 大 学 访 问 主 要 研 究 兴 趣 包 括 : 社 会 网 络 分 析 数 据 挖 掘 和 语 义 Web, 提 出 基 于 话 题 的 社 会 影 响 力 建 模 方 法 主 持 国 家 级 部 委 级 和 国 际 合 作 研 究 项 目 30 余 项 ; 发 表 论 文 100 多 篇 ( 包 括 : SIGKDD,IJCAI, ACL, SIGMOD, SIGIR, WWW 等 ), 申 请 专 利 10 项, 荣 获 首 届 国 家 自 然 科 学 基 金 优 秀 青 年 基 金, 获 2012 中 国 计 算 机 学 会 青 年 科 学 家 奖 2011 年 北 京 市 科 技 新 星 2010 年 清 华 大 学 学 术 新 人 奖 ( 清 华 大 学 40 岁 以 下 教 师 学 术 最 高 奖 ) IBM 全 球
6 创 新 教 师 奖 以 及 KDD 12 Best Poster Award PKDD 11 Best Student Paper Runnerup 和 JCDL 12 Best Student Paper Nomination 研 发 了 研 究 者 社 会 网 络 ArnetMiner 系 统, 吸 引 了 220 个 国 家 和 地 区 432 万 独 立 IP 的 访 问 张 阔 搜 狗 研 究 员 报 告 题 目 : 大 数 据 时 代 的 智 能 问 答 和 搜 索 摘 要 : 传 统 的 网 页 搜 索 以 关 键 字 的 匹 配 为 主 要 基 础, 将 互 联 网 上 相 关 的 网 页 返 回 给 搜 索 引 擎 用 户 然 而 传 统 的 网 页 搜 索 没 有 知 识 的 引 导 以 及 对 于 网 页 内 容 的 深 入 整 理, 返 回 的 网 页 结 果 不 能 精 准 的 给 出 所 需 的 信 息, 针 对 该 问 题, 搜 狗 研 发 并 发 布 了 知 立 方 产 品, 基 于 对 互 联 网 数 据 的 整 理 及 知 识 化 用 户 自 然 语 言 查 询 的 结 构 化 图 数 据 的 索 引 及 搜 索, 使 得 搜 索 引 擎 拥 有 推 理 计 算 的 能 力, 帮 助 用 户 更 快 更 准 的 获 取 所 需 信 息 报 告 人 简 历 : 清 华 大 学 学 士 工 学 博 士, 搜 狗 搜 索 科 学 家, 研 发 总 监 主 要 研 究 方 向 为 信 息 检 索 中 文 信 息 处 理 机 器 学 习 曾 先 后 担 任 搜 狗 公 司 商 务 搜 索 研 究 部 门 搜 狗 搜 索 研 究 部 门 总 监 曾 参 加 或 负 责 多 项 国 家 重 点 科 研 项 目 高 校 联 合 实 验 室 科 研 项 目 现 担 任 科 技 部 863 重 大 项 目 中 国 云 中 以 公 众 汉 语 服 务 为 主 的 搜 索 引 擎 研 制 课 题 总 负 责 人 在 SIGIR,WWW,CIKM, DASFAA 等 会 议 发 表 论 文 10 余 篇, 申 请 专 利 20 余 项 胡 云 华 阿 里 研 究 员 报 告 题 目 : 大 数 据 时 代 的 搜 索 广 告 查 询 分 析
7 摘 要 : 搜 索 广 告 中, 查 询 (Query) 分 析 为 广 告 的 触 发 和 排 序 提 供 了 至 关 重 要 的 信 息 如 何 充 分 利 用 大 数 据, 实 现 对 查 询 的 精 准 快 速 多 维 度 分 析 和 理 解, 是 搜 索 广 告 面 临 的 重 要 挑 战 本 讲 座 将 向 大 家 介 绍 阿 里 妈 妈 的 广 告 算 法 团 队 如 何 面 临 这 种 挑 战, 获 得 查 询 分 析 的 突 破 首 先 会 对 学 术 和 产 业 界 查 询 的 分 析 和 理 解 的 研 究 现 状 方 法 等 进 行 简 单 概 述, 并 介 绍 淘 宝 的 数 据 特 点, 进 而 引 入 我 们 独 创 的 一 种 基 于 大 数 据 的 查 询 分 析 框 架 ; 然 后 会 介 绍 我 们 如 何 在 统 一 框 架 下 快 速 高 效 支 持 不 同 的 自 然 语 言 处 理 任 务 ; 最 后 会 介 绍 查 询 分 析 在 各 广 告 业 务 线 中 的 贡 献 以 及 未 来 的 发 展 报 告 人 简 历 : 阿 里 巴 巴 集 团 阿 里 妈 妈 事 业 部 高 级 技 术 专 家, 负 责 广 告 算 法 的 搜 索 定 向 及 品 牌 展 示 广 告 团 队, 致 力 于 提 高 广 告 业 务 的 算 法 水 平 目 前 主 要 工 作 集 中 在 基 于 大 数 据 的 查 询 分 析 个 性 化 搜 索 广 告 触 发 点 击 率 预 估 在 线 学 习 等 核 心 技 术 方 向 加 入 阿 里 前 曾 在 微 软 亚 洲 研 究 院 (MSRA) 自 然 语 言 处 理 组 (NLP) 及 网 络 搜 索 和 挖 掘 组 (WSM) 工 作 过 5 年, 先 后 从 事 企 业 搜 索 学 术 搜 索 (Academic Search) 以 及 搜 索 日 志 挖 掘 等 工 作 研 究 成 果 已 在 微 软 全 球 性 的 核 心 产 品 Office 办 公 软 件 及 Bing 搜 索 引 擎 中 成 功 应 用 研 究 方 向 包 括 文 本 挖 掘, 机 器 学 习, 以 及 自 然 语 言 处 理 等 曾 在 SIGIR,WSDM, CIKM,AAAI,JCDL 等 知 名 国 际 会 议 以 及 IPM 等 一 流 国 际 期 刊 上 发 表 学 术 论 文 10 余 篇, 并 任 TOIS,JCST,IPM,TKDD 等 期 刊 的 评 委 蒋 龙 阿 里 研 究 员 报 告 题 目 : 大 数 据 时 代 的 搜 索 广 告 查 询 分 析 摘 要 : 广 告 是 当 今 互 联 网 应 用 最 重 要 的 变 现 方 式 之 一, 是 当 今 互 联 网 能 蓬 勃 发 展 的 重 要 支 柱 之 一 本 次 讲 座 会 首 先 互 联 网 广 告 的 业 界 研 发 现 状 进 行 简 单 概 述, 回 顾 当 今 互 联 网 广 告 的 主 要 业 务 形 式, 分 析 其 中 的 关 键 技 术 广 告 点 击 率 预 估 的 内 涵 及 作 用 接 着 介 绍 业 界 常 用 的 基 于 机 器 学 习 的 广 告 点 击 率 预 估 模 型, 特 征, 评 估 指 标, 然 后 分 析 大 数 据 下 广 告 点 击 率 预 估 技 术 面 临 的 挑 战, 以 及 在 阿 里 巴 巴 我 们 如 何 利 用 Hadoop 及 MPI 并 行 计 算 集 群 来 完 成 海 量 数 据 下 的 特 征 处 理, 模 型 训 练 及 自 动 评 测 的
8 报 告 人 简 历 : 现 任 阿 里 巴 巴 集 团 阿 里 妈 妈 事 业 部 高 级 技 术 专 家, 领 导 算 法 部 门 的 基 础 研 究 和 rank model 团 队, 为 阿 里 广 告 各 个 业 务 线 提 供 NLP 和 机 器 学 习 技 术 支 持, 同 时 开 展 前 瞻 性 的 广 告 技 术 研 究, 主 要 工 作 包 括 大 数 据 机 器 学 习 平 台 建 设, 广 告 点 击 率 预 估, 转 化 率 预 估, 推 荐 算 法 融 合,Query 分 析, 相 关 性 计 算 等 加 入 阿 里 之 前 在 微 软 亚 洲 研 究 院 (MSRA) 从 事 自 然 语 言 处 理 研 究, 主 要 经 历 包 括 研 发 了 微 软 对 联 系 统, 研 究 机 器 翻 译 技 术 并 随 队 在 2008 年 NIST MT 评 测 中 获 得 中 英 翻 译 第 一 名, 研 究 网 络 数 据 挖 掘 为 微 软 Engkoo 项 目 ( 现 为 必 应 词 典 ) 提 供 双 语 数 据 和 名 词 术 语 翻 译, 研 究 微 博 的 搜 索 排 序 和 情 感 分 析 在 国 际 知 名 会 议 (ACL,IJCAI,COLING,EMNLP,SIGIR,KDD,CIKM 等 ) 累 计 发 表 10 余 篇 文 章, 并 拥 有 多 项 美 国 专 利 曾 多 次 做 客 大 学 讲 授 高 级 自 然 语 言 处 理 研 究 生 课 程 朱 小 槿 University of Wisconsin-Madison 副 教 授 报 告 题 目 :Statistical Machine Learning for NLP ( 统 计 机 器 学 习 与 自 然 语 言 处 理 ) 摘 要 :Statistical machine learning offers a rich and rigorous formalism for many tasks in natural language processing. This tutorial provides a systematic introduction to the basics of machine learning and fruitful connections with NLP. In part 1, I give an overview of statistical learning, introducing the notion of models, parameters, estimation, and decision theory. In part 2, I go over probabilistic graphical models, including directed and undirected graphical models for structured learning, belief propagation and Gibbs sampling, and parameter learning. In part 3, I review a few advanced probabilistic models including Chinese Restaurant Process and Indian Buffet Process. The tutorial will be delivered in Chinese and is accessible to anyone with basic knowledge of probability and statistics 统 计 机 器 学 习 给 自 然 语 言 处 理 提 供 了 一 个 严 谨 的 数 学 体 系 我 们 系 统 地 讲 解 机 器 学 习 的 基 础 知 识, 以 及 它 与 自 然 语 言 处 理 的 联 系 第 一 课 介 绍 统 计 学 习 概 论, 包 括 统 计 模 型, 参 数, 估 计, 和 决 策 理 论 第 二 课 介 绍 概 率 图 模 型, 包 括 有 向 和 无 向 图 模 型,belief propagaion, Gibbs sampling, 以 及 参 数 学 习 第 三 课 介 绍 几 个 前 沿 的 贝 叶 斯 非 参 数 模 型, 包 括 中 国 餐 馆 过 程 和 印 度 自 助 餐 过 程 本 讲 座 假 定 听 众 有 本 科 概 率 与 统 计 课 程 基 础 报 告 人 简 历 : Xiaojin Zhu is an Associate Professor in the Department of Computer Sciences at the University of Wisconsin-Madison. Dr. Zhu received his B.S. and M.S. degrees in Computer Science from Shanghai Jiao Tong University in 1993 and 1996, respectively, and a Ph.D. degree in Language Technologies from Carnegie Mellon University in He was a research staff member at IBM China Research Laboratory from 1996 to Dr. Zhu received the National Science Foundation CAREER
9 Award in 2010, and Best Paper awards at ICML, ECML/PKDD, and SIGSOFT. His research interest is in machine learning, with applications in natural language processing, cognitive science, and social media. 俞 栋 Microsoft Research, Redmond ( 微 软 雷 德 蒙 研 究 院 高 级 研 究 员 ) 报 告 题 目 :Deep Learning - What, Why, and How ( 深 度 学 习 是 什 么, 为 什 么, 如 何 实 现 ) 摘 要 :In the recent years, deep learning techniques have been successfully applied to large scale real-world applications such as large vocabulary speech recognition ( 大 词 汇 量 语 音 识 别 ), computer vision, and natural language processing. In this tutorial, I will explain what deep learning is, what the basic ideas behind it are, what the most popular models are, how to apply deep learning to real-world applications, and why it works so well in applications such as speech recognition. Although I will mainly use speech recognition as the example, the insights and techniques shall be applicable to many other applications. 最 近 几 年, 深 度 学 习 技 术 在 包 括 大 词 汇 量 语 音 识 别 计 算 机 视 觉 和 自 然 语 言 理 解 等 实 际 应 用 中 获 得 了 成 功 地 应 用 本 课 程 讲 解 什 么 是 深 度 学 习 深 度 学 习 背 后 的 基 本 思 路 是 什 么 最 常 用 的 深 度 学 习 模 型 有 哪 些 如 何 应 用 深 度 学 习 解 决 实 际 问 题 以 及 为 什 么 深 度 学 习 在 语 音 识 别 等 应 用 中 取 得 很 好 的 结 果 虽 然 我 会 用 语 音 识 别 作 为 主 要 例 子, 从 中 得 到 的 认 识 和 技 术 可 以 引 用 到 很 多 实 际 问 题 中 课 程 将 会 分 为 三 部 分 : 1. 深 度 学 习 : 根 据 基 本 原 理 以 及 与 其 他 技 术 的 关 系 2. 基 本 的 深 度 学 习 模 型 3. 深 层 神 经 网 络 及 其 在 语 音 识 别 中 的 应 用 报 告 人 简 历 : Dr. Dong Yu joined Microsoft Corporation in 1998 and the Microsoft Speech Research Group (now expanded to Conversational Systems Research Center) in 2002, where he currently is a senior researcher. His research interests span speech processing, robust speech recognition, discriminative training ( 区 分 性 训 练 ), and machine learning. He has published over 100 papers in these areas and is the inventor/coinventor of more than 50 granted/pending patents. His most recent work focuses on deep learning and its application in large vocabulary speech recognition. The context-dependent deep neural network hidden Markov model (CD-DNN-HMM 上 下
10 文 相 关 深 层 神 经 网 络 隐 马 尔 可 夫 模 型 ) he co-proposed and developed has been seriously challenging the dominant position of the conventional GMM ( 高 斯 混 合 模 型 ) based system for large vocabulary speech recognition. Dr. Dong Yu is a senior member of IEEE. He is currently serving as a member of the IEEE Speech and Language Processing Technical Committee (2013-) and an associate editor of IEEE transactions on audio, speech, and language processing (2011-). He has served as an associate editor of IEEE signal processing magazine ( ) and the lead guest editor of IEEE transactions on audio, speech, and language processing - special issue on deep learning for speech and language processing ( ). 俞 栋 博 士 于 1998 年 加 入 微 软 公 司 并 于 2002 年 加 入 微 软 研 究 院 语 音 研 究 组 他 目 前 是 微 软 研 究 院 高 级 研 究 员 他 的 研 究 兴 趣 包 括 语 音 处 理 区 分 性 训 练 和 机 器 学 习 他 已 发 表 了 120 多 篇 论 文 并 且 是 50 多 项 专 利 的 共 同 发 明 人 他 最 近 的 工 作 集 中 在 深 度 学 习 及 其 在 语 音 识 别 中 的 应 用 他 引 领 发 展 的 上 下 文 相 关 深 层 神 经 网 络 隐 马 尔 可 夫 模 型 严 重 地 挑 战 了 传 统 的 基 于 高 斯 混 合 模 型 的 系 统 在 大 词 汇 量 语 音 识 别 中 的 地 位 俞 栋 博 士 是 IEEE 高 级 会 员 他 目 前 担 任 IEEE 语 音 和 语 言 处 理 专 业 委 员 会 委 员 及 IEEE 音 频 语 音 和 语 言 处 理 会 刊 的 副 编 辑, 并 曾 于 年 担 任 IEEE 信 号 处 理 杂 志 的 副 编 辑 报 名 信 息 : 注 册 费 : ( 含 资 料 和 3 天 的 午 餐 ) 1 9 月 30 日 前 报 名 并 缴 费 : 会 员 1100 元, 非 会 员 1500 元 2 10 月 15 日 前 缴 费 : 会 员 1300 元, 非 会 员 1500 元 3 现 场 缴 费 :1725 元 优 惠 办 法 : 1 同 一 单 位 一 次 有 5 人 报 名 者, 第 6 位 免 注 册 费 ( 无 论 会 员 与 否, 仅 对 提 前 注 册 者 有 效, 当 天 不 予 受 理 ) 年 参 加 过 2 次 讲 习 班 的 CCF 会 员 可 优 惠 100 元 年 参 加 3 次 讲 习 班 的 CCF 会 员, 第 4 次 参 加 时 免 交 注 册 费 4 往 届 学 员 推 荐 一 名 新 学 员 时, 推 荐 者 当 期 注 册 费 优 惠 100 元 5 同 一 单 位 一 次 参 加 10 人 ( 含 ) 以 上 报 名 者, 均 按 会 员 价 注 册 6 预 订 全 年 活 动 5 次 ( 含 ) 报 名 者, 可 享 受 6 折 优 惠 (900 元 ) 7 同 时 满 足 以 上 多 项 优 惠 条 款 时, 只 能 选 择 一 项 缴 费 方 式 : 银 行 转 账 : 开 户 行 : 建 行 重 庆 沙 坪 坝 支 行
11 户 名 : 重 庆 大 学 账 号 : 请 务 必 注 明 : 姓 名 +ADL 重 庆 报 名 方 式 : 即 日 起 至 2013 年 9 月 30 日, 报 名 者 请 填 写 附 表 并 发 送 至 :yang@cqu.edu.cn, 按 报 名 先 后 录 取 ( 名 额 有 限 先 报 先 得 ) 学 会 秘 书 处 将 与 邮 寄 联 系 确 认 自 10 月 1 日 起, 只 接 受 现 场 报 名 联 系 人 : 杨 小 春 李 宽 yang@cqu.edu.cn 电 话 : / 地 址 : 重 庆 市 沙 坪 坝 区 沙 正 街 174 号 重 庆 大 学 A 校 区 CCF ADL46 报 名 表 面 向 大 数 据 的 自 然 语 言 处 理 与 机 器 学 习 ( 重 庆 ) 姓 名 任 职 单 位 职 称 是 否 CCF 会 员 1 手 机 性 别 会 员 号 住 宿 2 ( 如 需 安 排 ) 注 册 费 缴 纳 方 式 发 票 抬 头 3 发 票 项 目 内 容 4 参 加 本 期 讲 习 班 的 目 的 : 信 息 来 源 : ( 请 注 明 ) 入 住 时 间 : 离 开 时 间 : 单 住 : 合 住 : 银 行 转 账 ; 现 场 缴 费 ( 仅 限 现 场 报 名 ) 注 册 费 培 训 费 会 议 费 会 务 费 CCF 周 刊 CCF 网 页 CCCF 熟 人 介 绍 单 位 通 告 其 它 我 申 请 参 加 本 期 讲 习 班 并 承 诺 按 主 办 单 位 的 规 定 参 加
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