学术沙龙-基于文本表示学习的股市涨跌预测

Tue, 18 Jul 2017 14:00:00 GMT ~ Tue, 18 Jul 2017 16:30:00 GMT
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2017大数据人工智能创新创业大赛

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引言:让AI理解人类的语言是现代AI学术界全力攻克的堡垒,自然语言处理 (NLP) 与自然语言理解(NLU) 蕴藏了无限应用可能?。复旦大学大数据学院力邀哈尔滨工业大学丁效、张伟南博士,为大家带来了自然语言处理与理解技术在金融市场行情预测以及人机交互对话这两大领域中的最新技术研究资讯分享。

 

针对这一热门领域,2017中国大数据人工智能创新创业大赛特推出BOT系列大赛之智能投顾技术挑战赛,并设置了“根据市场消息进行股价(三日内)影响评估”的赛题。而作为本次大赛的协办方,复旦大学大数据学院特为参赛选手开放了讲座席位优先预定通道。


演讲主题&嘉宾介绍


演讲主题1: 基于文本表示学习的股市涨跌预测

内容摘要:人工智能技术已广泛应用于商业决策系统中,并有效驱动企业产能、效率等方面的提升。然而对于人工智能驱动的金融市场行情预测任务,现有研究一方面难以全面深入理解文本内容,另一方面抽取的特征维度较高且十分稀疏。本次报告旨在介绍通过对大规模文本进行语义表示学习,进而推动大数据驱动的金融市场行情预测研究工作,主要内容包括如下三方面:1)面向预测的事件表示学习方法;2)面向预测对象的句子表示学习方法;3)基于卷积神经网络的预测模型,量化学习不同层级金融文本特征给市场行情带来的影响。


演讲嘉宾: 丁效 博士,哈尔滨工业大学助理研究员、空间基础科学研究中心主管设计师。主要研究方向为社会计算、自然语言处理和智能金融。2016年获得哈尔滨工业大学博士学位,已在AAAI、IJCAI、EMNLP、COLING等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文20余篇。参与多项国家自然科学基金。担任中文信息学会社会媒体处理专委会通讯委员。担任ACL、AAAI、WWW、TIST、TNNLS等著名国际会议及学术期刊审稿人。 


演讲主题2: 开放域对话生成研究

内容摘要:近年来,人机对话技术受到了学术界和产业界的广泛关注。学术上,人机对话是人机交互最自然的方式之一,其发展影响及推动着语音识别与合成、自然语言理解、对话管理以及自然语言生成等研究的进展;产业上,众多产业界巨头相继推出了人机对话技术相关产品,如个人事务助理、虚拟情感陪护机器人、娱乐型聊天机器人等等,并将人机对话技术作为其公司的重点研发方向。以上极大地推动了人机对话技术在学术界和产业界的发展。本次报告我们主要介绍开放域对话生成的前沿研究工作,同时结合具体的人机对话系统介绍开放域对话生成的应用。


演讲嘉宾: 张伟男 博士,哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心讲师。2014年7月在哈尔滨工业大学计算机科学与技术学科获得工学博士学位。研究兴趣包括聊天机器人、自然语言处理、信息检索。在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI和IEEE TKDE等国际会议及期刊发表论文多篇。目前为中国中文信息学会信息检索专委会委员、青年工作委员会委员,中国人工智能学会青年工作委员会委员。曾获黑龙江省科技进步一等奖、中国人工智能学会“合创杯”第二届全国青年创新创业大赛三等奖、首届“百度奖学金”、哈尔滨工业大学第六届研究生“十佳英才”荣誉称号、第十九届全国信息检索学术会议优秀学生论文奖。


活动时间: 2:00pm-4:30pm, 2017-7-18 (星期二)

活动地点: 复旦大学子彬院 205室

 

活动简介:此次讲座为BOT系列大赛之智能投顾技术挑战赛精品分享课程之一,并将持续推出,在帮助大家加深对智能投顾技术挑战赛赛题理解的同时,也将围绕智能投顾相关话题为大家带来一些干货分享。此外,我们也会对大家提出的问题进行整理,并分享在大赛官方QQ群及微信公众号上,请大家及时关注。

 

关于大赛:大数据与人工智能技术应用于各垂直领域已成为趋势,智能投顾是当下最热的应用领域之一。在此背景下,2017中国大数据人工智能创新创业大赛(www.datadreams.org)推出BOT大赛系列赛之智能投顾技术挑战赛,初赛赛题为市场消息股价(三日内)影响评估,20万现金大奖、千万创投奖池、海量珍贵数据集,面向全球招募AI英雄,向智能投顾发起挑战!



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