SMP 2017 企业论坛


论坛概况

论坛时间:2017年9月17日下午 16:00-18:00

论坛简介:近年来,社会媒体处理技术的发展如火如荼,一个突出的表现就是IT创新企业几乎涵盖了与社会媒体处理技术相关的各类业务。本论坛旨在分享与社会媒体处理技术相关的企业主要业务、分析行业发展趋势,使之一方面有效增进校企合作、产研结合,另一方促进相关领域的高校人才培养,更好的服务企业,服务社会。

论坛主席:李斌阳(国际关系学院)

主席简介:李斌阳,国际关系学院副教授。主要研究方向为情感分析和社会计算。2012年获得香港中文大学博士学位,已在ACL、EMNLP等自然语言处理领域的著名国际期刊和会议发表相关论文30余篇。承担多项国家自然科学基金。曾获2013年香港科技资讯优秀奖。担任中国中文信息学会社会媒体处理专委会常委、秘书,担任ACL、IJCAI、NAACL、EMNLP等著名学术会议的程序委员会委员以及FCS、JCST等著名学术期刊审稿人。


论坛嘉宾

新浪微博  刘博  高级架构师


报告主题:新浪微博Feed流机器学习实践
报告摘要:Feed流如何实现内容高效分发是近几年业界互联网公司探索的问题。新浪微博以月活 跃用户3.6亿规模的绝对优势,领跑社交媒体行业。在如此大的用户规模下,如何通过机器学习实时捕捉 用户行为并对内容做及时调整,是微博机器学习研发部一直探索与实践的问题。报告将围绕在微博关系流 中用到的机器学习技术、这些技术如何提升用户发现和消费内容效率等进行概要介绍。
嘉宾简介:刘博,高级架构师,微博关系流排序技术负责人。2012年毕业于北京理工大学, 加入新浪微博后就职于微博搜索部、大数据、机器学习研发等部门,目前主要研究方向为推荐、 anti-spam、自然语言理解。目前作为关系feed技术负责人,主要focus在如何通过机器学习提升 用户消费和发现内容的效率,增强用户粘性,提升用户体验。


国双司法大数据事业部  舒怡  咨询总监


报告主题:知识图谱在司法领域内的一些尝试和应用
报告摘要:专业领域知识图谱如何搭建,专业领域知识图谱如何支持应用一直是大家关注的主题。国双公司作为中国首家赴美上市的大数据及云计算企业级软件公司,进年来深耕法律领域,组建了强大的司法实务专家团队,与数据工程师紧密结合,依托公司大数据技术探索了司法知识图谱的搭建,并成功推出了“法信”、“知识产权案例指导服务平台”及一系列服务司法的工具型产品。均受到最高人民法院、政法委领导的高度评价。本次报告希望通过知识图谱概述和知识图谱构建的主要技术与应用介绍,简述国双公司在知识图谱领域的实践经验。复盘国双公司在司法知识图谱搭建过程中的探索经历,比如如何与传统知识库对接,以应用为导向改造传统知识库等,总结国双公司司法知识图谱与应用场景结合的方式与方法,提出我们对构建专业领域知识库的设计思想。展示国双公司在司法领域事件图谱的新尝试。
嘉宾简介:毕业于清华大学法学院。国双司法大数据事业部咨询总监,主要研究方向为司法舆情、司法知识图谱构架、智慧法院构架。
从事民商事审判八年,主审婚姻家事、侵权类案件,在婚姻家事、医疗、人身损害赔偿纠纷领域发表多篇论文和论著,合著有《以案说法——医疗纠纷篇》,《侵权案件裁判方法与规则》,《服务合同案件裁判方法与规则》等,发表文章有《婚姻法司法解释二第24条适用问题的实证研究及建议》,《离婚案件股权分割难点分析》,《论租户有限购买权的行使》等五十余篇、案例分析先后在《法制日报》、《北京日报》、《人民法院报》等媒体上刊载,并多次参加普法电视、广播活动。
在国双参与文书多维剖析系统、文书类似案件推送系统、文书自动生成系统、定罪量刑辅助系统的研发和底层构架,参与知识产权案例指导服务平台、江苏案件大屏可视化系统、第十三界全运会运动会组织委员会数据分析和综合显示系统的设计研发,在搭建司法专业知识库和司法专业知识图谱方面具有丰富的理论与实践经验。

三角兽  王宝勋  首席科学家, 合伙人


报告主题:三角兽对话系统的技术框架与理论研究进展
报告摘要:三角兽是由百度度秘、微软小冰核心团队组成,提供对话式交互解决方案和端对端交互系统,是国内人工智能语义领域发展最快,技术落地领域最广的公司,已经与BAT、微软、移动、新浪、小米、富士康、锤子、光明网、扶贫办、恒生、新东方、Rokid、Jibo等达成合作。开创了微软小冰和百度度秘聊天技术,情绪识别准确率 99%,拥有超百亿语料,逐步去结构化,具备领域无关的高度泛化统计模型,从零建设了百度度秘中控。本次分享人将概述对话系统,就对话系统由技术路线及商业实践进行介绍。
嘉宾简介:王宝勋,三角兽公司首席科学家,合伙人。 前微软小冰机器学习科学家,哈尔滨工业大学计算机应用技术博士,发表多篇国际学术论文,学术经验积累深厚。第二到第四代核心机器学习算法负责人,负责小冰智能对话引擎、图像智能对话引擎、垂直领域对话引擎等关键技术。