欢迎您访问沈阳航空航天大学研究生院网站!

设为首页 | 加入收藏
首页    >   学位与培养    >   导师队伍    >   计算机学院    >   正文

个人简介

姓名:周俏丽

年龄:43

职位:高级工程师

邮箱:zhou_qiao_li@hotmail.com

详情介绍

周俏丽,高级工程师,硕士研究生导师,亚马逊云计算平台(AWS)认证教师,大学生计算机系统与程序设计竞赛优秀指导教师。本人主持和参与了包括国家自然科学基金,国家八六三,九七三项目子课题,国家科技支撑计划在内的等国家级项目以及多项省市项目的研发工作,研究成果获得了包括辽宁省科学技术进步一等奖在内的多项奖项。发表高水平论文30余篇。


联系方式:zhouql@sau.edu.cn

QQ号:27401082


主要研究方向:人工智能,自然语言处理,大数据分析与预测

科研项目:

1.教育部规划基金,18YJA870020,交互式环境下基于深度神经网络的专利新奇度评价技术研究,2018/7-2021/10,主持

2.教育部人文社会科学研究项目,14YJC740126,基于构式思想的面向专利文献的语义依存语料库的构建与研究,2014/6 2017/6,主持

3.辽宁省教育厅项目,L2012056,面向航空技术出版物翻译质检关键技术研究,2012/06-2014/12,主持

4. 横向课题,集成协同流程半自动标注平台的研发与样本标注,在研,参与

5.教育部人文社会科学研究项目,19YJC740107,面向人类译员的认知分析及机器翻译方法研究,2019/03-2021/09,参与

5. 国家级**项目,41412050303,人工智能与智能控制发展前沿技术研究 ,2018/01-2020/12,参与

6.国家自然科学基金,61402299,基于正向用户指导的交互式机器翻译技术研究,2015/01-2017/12,参与

7. 辽宁省教育厅创新团队项目,LT2014005,机器翻译、知识管理、智能检索,2014/9 2017/9,参与

8.国家科技支撑计划, 2012BAH14F00,协同式多语言云翻译服务平台与应用,2012/01-2014/12,参与

9.国家九七三计划项目子课题,2010CB530401,中医理论中的数据信息分析及知识管理平台的构建,2010/01-2014/12,参与

10. 辽宁省教育厅高校科研计划项目,L2010422,基于文本主题分析的多文档自动摘要技术研究,2010/1 2011/12,参与

11.国家863项目,机器翻译与知识管理技术的融合, 2006/12-2008/12,参与


主要发表论文:

第一作者论文:

[1]Sentences Similarity Based on Deep Structured Semantic Model and Semantic Role Labeling,2020 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2020

[2]combination of Semantic Relatedness with Supervised Method for Word Sense Disambiguation,2019 International Conference on Asian Language Processing (IALP)

[3]Incorporating HowNet-Based Semantic Relatedness Into Chinese Word Sense Disambiguation,20th Chinese Lexical Semantics Workshop, CLSW 2019

[4]Incorporating Prepositional Phrase Classification Knowledge for Prepositional Phrase IdentificationLecture Notes in Computer Science, v 9332, p 566-576, 2015, Chinese Lexical Semantics - 16th Workshop, CLSW 2015, Revised Selected Papers;  ISSN: 03029743,  E-ISSN: 16113349;  ISBN-13: 9783319271934;  DOI: 10.1007/978-3-319-27194-1_57; Publisher: Springer Verlag CLSW优秀论文奖)

[5]Maximal-Length Noun Phrases Identification Based on Re-ranking Using Parsing, Journal of Computational Information Systems. Vol9(6) 2013. 2441-2449

[6]Statistical Parsing based on Maximal Noun Phrase Pre-processing 2010 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering pp.64-70

[7]The SAU Report for the 1st CIPS-SIGHAN-ParsEval-2010,The First CIPS-SIGHAN Joint Conference on Chinese Language Processing  

[8]Statistical Parsing based on Maximal Noun Phrase Pre-processing,In Proc. Of 1st Workshop on Chinese Syntactic Parsing Evaluation  

[9]A divide-and-conquer strategy for semantic dependency parsing,SemEval-2012, International Workshop on Semantic Evaluations an ACL-SIGLEX event. 506-513

[10]Identification of Maximal-Length Noun Phrases Based on Maximal-Length Preposition Phrases in Chinese 2010 International Conference on Asian Language Processing EI:20110613644332

通讯作者论文:

[1]Incorporating Word Clustering Into Complex Noun Phrase IdentificationLecture Notes in Computer Science, v 9427, p 26-37, 2015, Chinese Computational Linguistics and Natural Language Processing Based on Naturally Annotated Big Data - 14th China National Conference, CCL 2015 and 3rd International Symposium, NLP-NABD 2015, Proceedings;  ISSN: 03029743, E-ISSN: 16113349; ISBN-13: 9783319258157; DOI: 10.1007/978-3-319-25816-4_3; Publisher: Springer Verlag

[2]Building Chinese Semantic Treebank for Patent Text on the Basis of 3 Dimensional Dynamic Concept Model,The 15th Chinese Lexical Semantics Workshop,2014

[3]Statistics and Analysis of Coordination Structures in Patent Text,The 15th Chinese Lexical Semantics Workshop,2014

[4]A Collocation Based Approach for Prepositional Phrase Identification, 2011 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering EI:20120914806062

[5]A New Cascade Algorithm based on CRF for Recognizing Chinese Verb Object Collocation,2010 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering

[6]Chinese Maximal Noun Phrase Parsing Based on Cascaded Conditional Random Fields 2009 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering

[7]Multi-stage Chinese Dependency Parsing Based on Dependency Direction, Machine Translation Summit XIII

[8]Automatic Identification of Predicate Heads in Chinese Sentences The First CIPS-SIGHAN Joint Conference on Chinese Language Processing

[9]采用混合模型的电信领域用户流失预测,计算机工程与应用

[10]引入词性标记的基于语境相似度的词义消歧,中文信息学报,328),2018

[11]结合短语结构句法的语义角色标注,中文信息学报,3262018

[12]基于语言学的依存分析结果动宾关系补全研究,计算机应用研究,2017

[13]引入层次成分分析的依存句法分析,沈阳航空航天大学学报,2017

[14]面向中文专利文献的有标记并列结构的统计分析,中文信息学报,2013


学术获奖:

2008年钱伟长中文信息处理科学技术一等奖

2009年辽宁省科学技术一等奖

2009年沈阳市科技进步一等奖

2009CIPS-ParsEval 国际评测 句法分析任务 开放挑战第一名

2010CIPS-SIGHAN国际评测 句法分析任务 第一名

2012SemEval 国际评测 中文语义依存分析任务 第一名

2015CLSW2015 优秀论文

申请和授权专利:

[1] 发明人:周俏丽,杨凤玲,结合短语结构树的语义角色识别方法,授权号:ZL201710877035

[2] 发明人:周俏丽,孟禹光,基于语境相似度计算的词义消歧方法,授权号:ZL201710876243

[3] 发明人:周俏丽,杨凤玲,基于深度语义模型与语义角色标注的句子相似度评估方法,申请号:201710876254.3


<l id='pkvIFq'><del></del></l>
<strong id='KYeT'><var></var></strong><dir id='kawyoO'><del></del></dir>
    <nobr id='NID'><span></span></nobr><basefont id='IiPeVyu'><ins></ins></basefont>
      <dfn id='KkSJUAWl'><person></person></dfn><bdo id='QVJnLY'><cite></cite></bdo><tt></tt><listing></listing>
          <blink id='gyUPlP'><label></label></blink>
          <del id='jbsHB'><comment></comment></del>