BGPLUS科研进阶 | 帝国理工学院 | 计算机科学：自然语言处理与人工智能课题名称

课题名称
=自然语言处理与人工智能=
项目背景
“Youarewhatyousay.”语言是思维的表达，思维是语言的内容。思维和语言是人类意识的集中体现，更是人与机器的分野。长久以来，人工智能依然停留在“弱人工智能”的阶段，无法等同于人类智能，核心原因在于算法无法帮助机器“理解语义逻辑” 。也就是说， “人工智能如果不能使用自然语言作为知识的表示基础，人工智能就实现不了实质的跨越。 ”因此，旨在让机器以有价值的方式阅读、解密和理解人类语言，实现人机互动的自然语言处理，是人工智能、机器学习的核心研究对象，具有重要的行研价值和广阔的发展空间。自然语言处理科学家更是高精尖科技企业争相抢夺的对象。自然语言处理的具体应用包括谷歌语音识别、科大讯飞自动翻译、百度自然语言处理平台等等。
项目介绍
项目内容包括线性回归、逻辑回归、决策树、SVM机器学习算法和自然语言处理中的文本分类问题。学生将深入探究Word2Vec词向量嵌入、Doc2Vec文本向量生成、基于LSTM和其他RNN的分类算法，了解RNN模型缺陷以及基于Attention的Transformer语言模型如何弥补这些缺陷。学生将在项目结束时，提交个性化研究课题项目报告，进行成果展示。
个性化研究课题参考：基于双向LSTM语言模型的多义词消歧，根据推文内容语义与语言习惯分析判断用户所在城市，发表基于NLP的微博内容调查报告，评估句子片段幽默程度的自注意力算法优化。
适合人群
●大学生
●计算机科学、人工智能、软件工程、语言学（具备计算机科学/编程基础）、哲学与神经科学（具备计算机科学/编程基础）等专业或者希望修读相关专业的学生；学生需要具备初等线性代数基础，至少会使用一门编程语言。
导师介绍
=Lucia终身教授=
Lucia导师现任帝国理工学院自然语言处理终身正教授，是欧洲研究理事会（ERC）启动基金获得者（奖励职业生涯早期杰出学者），在帝国理工学院讲授自然语言处理课程，旨在糅合语言学与机器学习，引导学生深入探究自然语言处理逻辑、技术与应用。
她的研究聚焦数据驱动的自然语言处理，特别关注多模态、多语言语境模型、语言与视觉的交叉方向，在国际权威期刊发表论文百余篇。研究成果已在机器翻译、ImageCaption等诸多领域实现落地。
任职学校
帝国理工学院（ImperialCollegeLondon)位于英国伦敦，是一所主攻理学、工学、医学和商学的世界顶尖公立研究型大学。帝国理工学院是世界最具创新力大学之一，与剑桥大学、牛津大学、伦敦大学学院、伦敦政治经济学院并成为“G5超级精英大学” ，在2019年QS世界大学排名位列第8 ，英国第3 。计算机科学在世界范围内享有盛誉。
项目大纲
●自然语言处理初探
●Word2Vec模型词嵌入
●Doc2Vec:文档的向量化表示
●数据驱动的分类算法与循环神经网络和长短期记忆网络
●循环神经网络的缺陷；基于Attention的Transformer模型
●项目回顾与成果展示
●论文辅导
时间安排
7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习，共100课时
开课时间：2021.6.12开课
项目收获
●学术报告
●主导师ReferenceLetter
●EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表（可用于申请）
●结业证书
【BGPLUS科研进阶 | 帝国理工学院 | 计算机科学：自然语言处理与人工智能】●成绩单