黃民烈，男，工學博士，清華大學計算機科學與技術系長聘教授，國家傑出青年科學基金獲得者，智慧型技術與系統實驗室副主任，清華大學基礎模型中心副主任，北京聆心智慧型科技有限公司創始人，首席科學家。
基本介紹
- 中文名：黃民烈
- 外文名：Minlie Huang
- 畢業院校：清華大學
- 職業：高校教師
- 主要成就：吳文俊人工智慧科技進步獎一等獎
錢偉長中文信息技術獎漢王青年創新獎一等獎
入選北京市世紀人才計畫 - 教育背景：工學博士
- 研究領域：自然語言處理；對話系統；自然語言生成；情感分析
- 職稱：教授
- 職務：清華大學計算機系智慧型技術與系統實驗室副主任
- 代表作品：《現代自然語言生成》
教育背景,科研概況,研究領域,研究概況,研究課題,出版圖書,獎勵與榮譽,代表成果,
教育背景
工學學士，清華大學 工程物理系，2000；
工學博士，清華大學 計算機科學與技術系，2006。
科研概況
研究領域
自然語言處理
自然語言生成
對話系統
情感分析
研究概況
研究興趣主要集中在人工智慧、深度學習、強化學習，自然語言處理如自動問答、對話系統、情感與情緒智慧型等。已超過 100 篇 CCF A/B 類論文發表在 ACL、IJCAI、AAAI、EMNLP、KDD、ACM TOIS、TASLP、TKDE 等國際頂級或主流會議及期刊上。獲得 IJCAI-ECAI 2018 傑出論文獎，ACL 2019最佳演示論文獎提名，SIGDIAL 2020最佳論文獎，NLPCC 2020 最佳學生論文獎以及 NLPCC 2015 最佳論文獎等獎項。2016、2017 年兩次入選 PaperWeekly 評選的最值得讀 10/15 篇 NLP 論文之一，其關於情緒化聊天機器人的工作被 MIT Technology Review、NVIDIA、英國衛報(The Guardian)、參考訊息、新華社等媒體廣泛報導。
現為IEEE高級會員，CCF高級會員，CCF 2019傑出講者。擔任IEEE Neural Networks and Learning Systems編委，計算語言學頂級期刊TACL執行編輯。擔任 EMNLP 2011、2014、2019、2020領域主席，ACL 2019、2020領域主席，ACL-IJCNLP 2021 資深領域主席、多樣性和包涵委員會共同主席，EMNLP 2021研討會共同主席。還曾擔任AAAI、IJCAI資深程式委員，IJCAI 2021領域主席，獲評IJCAI-ECAI傑出資深程式委員。擔任中國中文信息學會自然語言生成與智慧型寫作專業委員會首任副主任委員、CCF學術工作委員會主任助理、社交媒體處理專委會社交機器人工作組副組長、計算語言學專委會委員，中國計算機學會自然語言處理專委會委員。作為負責人或學術骨幹，負責或參與多項國家 973、863 子課題、多項國家自然科學基金，並與國內外知名企業如谷歌、微軟、三星、阿里巴巴、騰訊、百度、搜狗、美團等建立了廣泛的合作。榮獲中國電子學會科技進步一等獎，中國人工智慧學會吳文俊人工智慧科學技術獎一等獎，錢偉長中文信息處理科學技術獎青年創新獎，阿里巴巴創新研究獎。
他的研究領域為自然語言處理，特別是自然語言生成、對話系統、閱讀理解等。曾獲得中國電子學會科技進步一等獎，中國人工智慧學會吳文俊人工智慧科技進步獎一等獎（排名第一），中文信息學會漢王青年創新獎，阿里巴巴創新合作研究獎，獲得國家自然科學基金傑出青年、重點項目資助。多次獲得國際主流會議的最佳論文或提名（IJCAI、ACL、SIGDIAL等）。研發對話系統平台ConvLab和ConvLab2，多次組織國內外有影響力的對話系統評測與競賽（DSTC8，DSTC9），獲得NTCIR 2017年組織的短文本對話生成評測冠軍。擔任頂級期刊TNNLS（SCI一區）編委，頂級期刊TACL的編委，頂級會議ACL 2021 Diversity&Inclusion聯合主席，ACL 2021資深領域主席（SAC），EMNLP 2021研討會聯合主席，多次擔任ACL/EMNLP的領域主席。
研究課題
國家傑出青年科學基金：對話系統，主持；
國家自然科學基金重點項目：自然語言對話互動的基礎理論和方法（2020-2024），主持；
國家自然科學基金：開放領域人機對話技術研究（2019-2022），主持；
科技部重點研發計畫課題：多層次操作技能表示與知識化表達（2019-2024），骨幹；
科技部重點研發計畫課題：訴訟自動引導和諮詢支撐技術研究及一體化便民服務綜合套用平台構建（2018-2021）；
國家自然科學基金重點項目：面向大數據的機器學習理論與方法（2014-2018），骨幹；
國家自然科學基金：信息多樣性與信息摘要的關鍵問題研究（2013-2016），主持；
國家973項目：非結構化環境的表征、結構識別與異構推理（2013-2017），骨幹；
國家973項目：社會感知數據處理的基礎理論（2012-2016），骨幹；
國家自然科學基金: 基於圖結構的文獻挖掘算法與理論研究（2009-2011），主持。
出版圖書
作者類型：
作者時間：2021年1月1日
本書總結了以神經網路為代表的現代自然語言生成的基本思想、模型和框架。本書共12 章，首先介紹了自然語言生成的研究背景、從統計語言模型到神經網路語言建模的過程，以及自然語言建模的思想與技術演化過程；其次從基礎模型角度介紹了基於循環神經網路、基於Transformer 的語言生成模型，從最佳化方法角...
獎勵與榮譽
中國電子學會科技進步一等獎（2023）
獲國家傑出青年科學基金資助（2021）；
NLPCC 2020 最佳學生論文獎（2020）；
SIGDIAL 2020 最佳論文獎 （2020）；
NeurIPS 2019 第三屆 Conversational AI Workshop 最佳論文提名（2019）；
第九屆吳文俊人工智慧科學技術獎科技進步獎一等獎（2019）；
ACL 2019 最佳演示論文獎提名（2019）；
阿里巴巴創新研究獎（2019）；
IJCAI-ECAI 2018 傑出論文獎（2018）；
錢偉長中文信息處理科學技術獎青年創新獎（2018）；
NLPCC 2015 最佳論文獎（2015）；
入選北京市世紀人才計畫（2014）；
清華大學優秀博士論文（2006）；
清華大學優秀博士畢業生（2006）。
2019年獲吳文俊科技進步獎一等獎
代表成果
[1] 黃民烈, 黃斐, 朱小燕. 現代自然語言生成 (Modern Natural Language Generation), 電子工業出版社, 2021.
[2] Minlie Huang, Qiao Qian, Xiaoyan Zhu. Encoding Syntactic Knowledge in Neural Networks for Sentiment Classification. TOIS 2017, 35(3): 1-27.
[3] Mantong Zhou, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu. Robust Reading Comprehension with Linguistic Constraints via Posterior Regularization. IEEE TASLP, 2020, 28: 2500-2510.
[4] Hao Zhou, Tom Yang, Minlie Huang, Haizhou Zhao, Jingfang Xu, Xiaoyan Zhu. Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention. IJCAI-ECAI 2018 (傑出論文獎，高引論文).
[5] Ryuichi Takanobu, Qi Zhu, Jinchao Li, Baolin Peng, Jianfeng Gao, Minlie Huang. Is your goal-oriented dialog model performing really well? empirical analysis of system-wise evaluation. SIGDIAL 2020 (最佳論文獎).
[6] Yida Wang, Pei Ke, Yinhe Zheng, Kaili Huang, Yong Jiang, Xiaoyan Zhu, Minlie Huang. A Large-Scale Chinese Short-Text Conversation Dataset. NLPCC 2020 (最佳學生論文獎).
[7] Sungjin Lee, Qi Zhu, Ryuichi Takanobu, Xiang Li, Yaoqin Zhang, Zheng Zhang, Jinchao Li, Baolin Peng, Xiujun Li, Minlie Huang, Jianfeng Gao. Convlab: Multi-domain end-to-end dialog system platform. ACL 2019 Demo (最佳演示論文獎提名).
[8] Yequan Wang, Minlie Huang, Li Zhao, Xiaoyan Zhu. Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification. EMNLP 2016. （高引論文）
[9] Fangtao Li, Minlie Huang, Yi Yang, Xiaoyan Zhu. Learning to Identify Review Spam. IJCAI 2011.
[10] Fangtao Li, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu. Sentiment Analysis with Global Topics and Local Dependency. AAAI 2010.
[11] Hao Zhou, Minlie Huang, Tianyang Zhang, Xiaoyan Zhu, Bing Liu. Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation Generation with Internal and External Memory. AAAI 2018. （高引論文）
[12] Han Xiao, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu. TransG : A Generative Model for Knowledge Graph Embedding. ACL 2016.
[13] Jun Feng, Minlie Huang, Li Zhao, Yang Yang, Xiaoyan Zhu. Reinforcement Learning for Relation Classification from Noisy Data. AAAI 2018.
[14] Qiao Qian, Minlie Huang, Jinhao Lei, Xiaoyan Zhu. Linguistically Regularized LSTMs for Sentiment Classification. ACL 2017.
[15] 朱小燕, 李晶, 郝宇, 肖寒, 黃民烈. 人工智慧：知識圖譜前沿技術. 電子工業出版社, 2020.
[16] Minlie Huang, Xiaoyan Zhu, Jianfeng Gao. Challenges in building intelligent open-domain dialog systems. ACM TOIS, 38(3): 1-32.
[17] Han Xiao, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu. TransG : A Generative Model for Knowledge Graph Embedding. ACL 2016 （進入ACL 2016-2020引用量h5列表）
