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我组4篇论文被人工智能顶级会议IJCAI 2016录用

最近,我组有4篇论文人工智能领域顶级会议“人工智能国际联合大会”(International Joint Conference on Artificial Intelligence,IJCAI 2016)接收,它们分别是:

Agreement-based Joint Training for Bidirectional Attention-based Neural Machine Translation。访问博士生程勇为第一作者,由刘洋、孙茂松老师指导。该论文针对双向基于注意力的神经机器翻译提出了基于一致性的训练算法,提升了双向翻译的准确率。

Max-Margin DeepWalk: Discriminative Learning of Network Representation。博士生涂存超与访问本科生张惟诚为共同第一作者,由刘知远、孙茂松老师指导。该论文提出Max-Margin DeepWalk算法,能够综合考虑社会网络中的节点标签信息,使网络表示学习模型更具区分能力。

Knowledge Representation Learning with Entities, Attributes and Relations。博士生林衍凯为第一作者,由刘知远、孙茂松老师指导。该论文面向知识图谱的表示学习问题,综合考虑实体、属性和关系等三类信息,提出一种新的知识表示学习模型,在关系预测、实体预测和属性预测等三个任务上的性能均较以往模型有显著提高。

Representation Learning of Knowledge Graphs with Hierarchical Types。硕士生谢若冰为第一作者,由刘知远、孙茂松老师指导。该论文针对知识图谱实体和关系的表示学习问题,考虑知识图谱中丰富的实体层次类别信息,提出Type-embodied Knowledge Representation Learning (TKRL),有效提升了知识表示、特别是长尾实体的表示能力。

IJCAI始于1969年,最初每2年举行一次,从2015年开始改为每年一次,是人工智能领域的顶级学术会议,被中国计算机学会推荐国际学术会议列表认定为A类会议。IJCAI 2016将于7月中旬在美国纽约召开,今年共收到2,294篇投稿,录用率低于25%。

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