報名 | CMU在讀博士生熊辰炎：基於知識圖譜和深度學習的文本表示和搜索

8月16日（周三）晚，在將門技術社群，我們很開心邀請到剛剛在SIGIR 2017（KG4IR）上聯合組織了首個基於知識圖譜的文本檢索與分析研討會的CMU LTI 在讀博士生 @熊辰炎 ，他將為我們圍繞「基於知識圖譜和深度學習的文本表示和搜索」這一話題，介紹他近期的相關工作。

活動信息

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主題：基於知識圖譜和深度學習的文本表示和搜索

時間：8月16日（周三）20:00

地點：將門創投鬥魚直播間

分享提綱

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The recent developments of knowledge graphs and neural networks have provided new opportunities for more intelligent search engines. In this talk, I will present my Ph.D. research in utilizing the explicit semantics in knowledge graphs and the distributional semantics learned by neural networks for better text search systems.

Starting from the explicit semantics part, I will first talk about my internship work in Allen Institute for Artificial Intelligence, during which we constructed an in-domain academic knowledge graph, and used it to improve the online search performances of the SemanticScholar academic search engine.

Then I will show how to leverage knowledge graphs to build entity-oriented text representations, and how the entity-based text representations lead to better text search performances.

In the distributed semantics part, I will present our new kernel-based neural ranking model, which learns both the ranking model and word embeddings end-to-end from search log. The learned word embeddings effectively encode the soft matches in user clicks, and our experiments revealed that such IR-customized word embeddings are necessary for neural ranking methods』 effectiveness.

嘉賓介紹

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熊辰炎

CMU在讀博士生

卡內基梅隆大學語言技術研究所(CMU LTI)五年級博士生，師從Jamie Callan教授。主要研究方向為基於知識圖譜和深度學習技術的文本分析、檢索和理解。他在SIGIR 2017（KG4IR）上聯合組織了首個基於知識圖譜的文本檢索與分析研討會。

在去往CMU之前，他獲得中科院碩士學位和武漢大學學士學位，曾於2010年-2012年在微軟亞洲研究院實習。

更多關於他的介紹，歡迎訪問個人主頁>>https://www.cs.cmu.edu/~cx/

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