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人工智能与自然语言处理

摘要:自然语言处理一直是人工智能的一个分支,与人工智能有很深的渊源。自然语言处理跟随人工智能,从强调“知识就是力量”的知识驱动时代,到强调“让数据说话”的数据驱动时代,尽管一路跌跌撞撞,但仍取得不少的进步。近来随着深度学习的兴起和取得的成就,唤起人们的关注与兴趣,也深深地吸引广大从事语言研究的学者。但不可否认的事实是,计算语言学离它的最终目标还很遥远,自然语言处理为什么这么难,我们目前遇到何种挑战?在后深度学习时代,我们又该如何去面对它。


简介:张钹,清华大学计算机系教授,中科院院士。1958年毕业于清华大学自动控制系,同年留校任教至今。1980年2月-1982年2月在美国伊利诺斯大学做访问学者。2011年汉堡大学授予自然科学荣誉博士。曾任清华大学学位委员会副主任,现任微软亚洲研究院技术顾问。张钹教授目前从事人工智能、神经网络、机器学习等理论及其在模式识别、知识工程和机器人等领域的应用研究。目前,发表200多篇学术论文,出版专著(或章节)5部,并荣获国家教委高等学校出版社颁发的优秀学术专著特等奖。张钹教授的科研成果分别获得ICL欧洲人工智能奖、国家自然科学三等奖、国家科技进步三等奖、国家教委科技进步一、二等奖、电子工业部科技进步一等奖以及国防科工委科技进步一等奖等奖励。此外,他参与创建了智能技术与系统国家重点实验室,于1990-1996年担任该实验室主任。1987-1994年任国家“863”高技术计划智能机器人主题专家组专家。张钹院士提出了问题求解的商空间理论、多力度空间之间相互转换、综合与推理的方法、问题分层求解的计算复杂性分析以及降低复杂性的方法,并应用于启发式搜索、路径规划的拓扑降维、基于关系矩阵的时间规划及多粒度信息融合等领域,并成为粒计算的主要分支之一。另外,张钹院士在人工神经网络研究中提出的基于规划和基于点集覆盖的学习算法等在许多方面具有显著的优越性。

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