研究方向

基于深度学习的小说人物和关系自动提取 通过对自然语言处理知识的学习，来学习如何利用已有的相关模型去处理实际的应用情况。我们将会学习embedding的有关知识点，并利用机器学习的方法，来自动提取一篇小说中的人物特点以及关系。这种方法遵循自然语言处理的基本步骤，包括标记化、POS标签、句子解析，然后通过各种算法进行代词解析，最后提取实体和它们之间的家族关系。提取的关系被设定为使用各种规则进行传播。这项工作可以作为故事总结、问题回答、掌握故事的洞察力和分析故事的人物以及基于历史的故事的家庭关系树生成的基础。我们将在最后通过对多个经典小说的学习，来对我们的模型能力进行验证。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

S. T

• 加康奈尔大学电气工程博士、物理学硕士，本科毕业于弗吉尼亚大学物理学士；
• 主要研究方向：等离子物理、计算机自然语言处理；
• 中学生科研带教经验丰富，辅导学生获得多项科研竞赛顶级奖项。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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