第二届自然语言处理与中文计算会议

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)与机器学习(Machine Learning，ML)一直是计算机科学，尤其是人工智能研究方向的两个核心问题。近几年来，互联网、社交媒体与移动平台的迅猛发展为传统自然语言处理 与机器学习技术带来前所未有的挑战和机遇，使其成为学术界和工业界的研究热点。一方面，传统的自然语言处理与机器学习在基础研究方面取得了长足进展，为工业应用提供了有效的技术支持；另一方面，不断涌现的真实问题和大规模数据又呼唤更加有效的自然语言处理与机器学习技术。

本期CCF学科前沿讲习班《面向大数据的自然语言处理与机器学习》将邀请学术界和工业界的著名专家、学者对自然语言 处理基础理论、方法和应用，面向自然语言的机器学习技术，以及当前面向大数据时代的热点问题进行深入浅出的讲解。目的是为青年学者和学生提供一个三天的学 习、交流机会，快速了解本领域的基本概念、研究内容、方法和发展趋势。

本讲习班同时作为第二届CCF自然语言处理与中文计算会议（NLP&CC 2013）的Tutorials，将围绕大会主题——“数据智能、知识智能与社会智能”，重点讲解自然语言处理基础、社会媒体和语言计算、NLP工业应用 和典型案例、面向NLP的机器学习、Deep Learning以及深层神经网络计算等内容。
日程：
2013年11月15日：自然语言处理和机器翻译
8:30-9:00 开班仪式、合影
第一讲 自然语言处理：基础技术与互联网创新 万小军 北京大学 副教授
第一课 09:00-10:20 自然语言处理基础
第二课 10:40-11:40 语义计算和篇章分析
第三课 11:40-12:00 互动问答
第二讲 大数据时代的机器翻译 刘 洋 清华大学 副教授
第一课 13:30-15:30 机器翻译概况、基于词和短语的方法
第二课 16:00-17:30 基于句法的方法和未来发展趋势
第三课 17:30-17:50 互动问答
2013年11月16日：社会计算与自然语言处理应用
第三讲 社会网络计算及社会影响力分析 唐杰 清华大学 副教授
第一课 09:00-10:20 社会网络计算基础
第二课 10:40-11:40 社会网络计算之社会影响力分析
第三课 11:40-12:00 互动问答
第四讲 自然语言处理工业应用/开发实践
第一课 13:20-15:20 大数据时代的智能问答和搜索 张阔 搜狗 研究员
第二课 15:40-16:40 大数据时代的搜索广告查询分析 胡云华 阿里 研究员
第三课 16:40-17:40 大数据下的广告排序技术及实践 蒋龙 阿里 研究员
第四课 17:40-18:00 互动问答
2013年11月17日：机器学习
第五讲 Statistical Machine Learning for NLP （统计机器学习与自然语言处理）
        朱小槿 University of Wisconsin-Madison 副教授
第一课 09:00-10:00 Basics of Statistical Learning （统计机器学习基础）
第二课 10:20-11:10 Graphical Models （图模型）
第三课 11:10-12:00 Bayesian Non-Parametric Models （贝叶斯非参数方法）
第四课 12:00-12:20 互动问答
第六讲 Deep Learning - What, Why, and How 俞栋 MSR 研究员
第一课 13:40-14:40 Deep Learning: Premise, Philosophy, and Its Relation to Other Techniques
第二课 14:40-15:40 Basic Deep Learning Models
第三课 16:00-17:15 Deep Neural Network and Its Application in Speech Recognition
第四课 17:15-17:35 互动问答
17:35-18:00 结业式