报告题目：Web文本语义分析与服务
报告人：路永和 教授
时间：2021年12月10日（周五）上午10:00-12：00
地点：北二540
主办单位:
报告提纲:
文本是信息的主要载体，其它形式的信息都可以用文本进行标注，许多应用都需要对文本数据进行语义关联和语义分析。网络环境下的文本数据类型和结构复杂、数量巨大，完全依赖人工分析很难完成。因此，为了让计算机代替人工进行分析，可以采用文本语义分析来处理的文本大数据，分析过程包括文本预处理、文本表示、文本特征选取、文本分析任务以及效果评价这五个部分。近年来，基于深度学习的模型逐渐取代传统的文本分析方法，将神经网络应用到文本语义分析中可以更好地识别文本所蕴含的语义信息，提高文本分析任务的效率和准确率。
此外，知识图谱是语义网络（semantic network）的知识库，即具有有向图结构的一个知识库，是由实体、实体语义类型、实体属性、实体间关系组成的巨大网络，构建好的知识图谱可以作为外部知识链接来辅助文本语义分析任务。目前，国际上已构建的大规模知识图谱有Freebase、YAGO、DBpedia、BableNet等。
报告人简介:
路永和，现任中山大学信息管理学院教授、博士生导师、中山大学国家数字家庭工程技术研究中心技术委员会技术咨询专家、中山大学教育部信息技术重点实验室技术咨询专家；兼任国家自然基金委员会同行评议专家以及广东省、广州市、东莞市、佛山市等各级科技行政管理部门的科技咨询专家。曾经在英国斯特林大学（University of Stirling）艺术与人文学院（2016）、英国索尔德福大学（University of Salford）语言交流中心（2016）、香港中文大学信息工程系（2015）、美国加利福尼亚州立大学（California State University）计算机系（2014）进行学术访问与交流。近十年来，聚焦于科技论文文本、发明专利文本、新闻文本、网络舆情文本的语义分析与服务的研究与应用；研究专长以学科间紧密交叉、高度融合的科研理念为指导，应用人工智能的自然语言处理技术、大数据分析技术构建机器学习模型、深度学习模型和数学模型，以解决科技文献文本、新闻文本和网络舆情文本的语义分析与服务问题。自2015年以来，作为项目主持人承担国家级、省部级等各类科研项目15项，在国内外学术期刊发表论文60余篇，授权发明专利7项，软件著作权6项。
