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计算机学院两篇论文被WWW2019录取为长文
2019-02-27 19:51     (点击: )

   近日,WWW2019程序委员会公布了接受论文的名单,我校计算机科学与技术学院信息检索研究室林鸿飞教授团队有两篇论文被接受为长文,两篇文章第一作者分别是张冬瑜和刁宇峰两位博士生。
   根据《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》,会议和期刊分为A、B、C三类,A类指国际上极少数的顶级刊物和会议,鼓励我国学者去突破;B类指国际上著名和非常重要的会议和刊物,有重要的学术影响,鼓励国内同行投稿;C类指国际学术界所认可的重要会议和刊物。WWW会议为A类会议。
   WWW(The web conference)会议始于1994年,会议的目的是为全世界的互联网领域研究人员提供一个学术交流平台,共同讨论互联网的发展、相关技术的标准化以及这些技术对社会和文化的影响。今年的会议投稿总数为1247,录取225篇,录取率为18%,WWW2019于5月13日在美国旧金山召开。
   论文“Judging a Book by Its Cover: The Effect of Facial Perception? on Centrality in Social Networks”提出了关于面部情感特征如何影响社交网络中心性问题的研究框架,通过检验社交网络形成初期的社会信息,发现了建立在认知基础上的面部特征与社交网络中心性的紧密联系,包括信任网络、学术网路、支配网络等几种不同的社交网络。我们的研究结果表明 感知到的面部情感特征与网络的中心性相关,并且这些特征可以用来预测人们在不同网络中的中心性。因此,这项研究为社交网络与面部情感特征的交互作用提供了实证依据,强调了认知偏见对于社会关系的影响作用,为计算机科学与认知科学的交叉研究提供了新的视角。
   论文“Heterographic Pun Recognition via Pronunciation and Spelling Understanding Gated Attention Network”讨论谐音双关语的自动识别问题,我们提出一种端到端的可计算模型PSUGA。对于发音部分,我们在基于音素的词向量模型上,采用层次注意力机制模型。对于拼写部分,我们综合考虑了字符级别、词级别、词性级别、位置级别和上下文级别的词向量模型,并构建了注意力机制。提出了一种门机制的注意力模型来控制这两部分的融合。我们在两个公开数据集上进行丰富的实验,其实验结果表明我们方法的先进性和有效性。该项技术对于人机对话、幽默识别以及自动写作技术产生积极影响。
   论文研究工作得到国家自然科学基金重点项目“社交媒体中文本情感语义计算理论和方法(No.61632011)”、国家重点研发计划“跨时空多源异构数据的融合、开放共享技术与平台“之课题3“面向实体的多源信息感知融合与理解技术研究(No.2016YFB1001103)”和国家重点研发计划“智慧司法智能化认知技术研究“之课题1“涉案当事人画像自动构建技术研究及系统研发(No.2018YFC0832101)”的支持。

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