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合肥工业大学计算机与信息学院导师:全昌勤正文
姓名:全昌勤
性别:男
出生年月:
职称:教授
学院:计算机与信息学院
研究方向:
情感计算
自然语言理解
情感机器人
文本挖掘
生物信息学
简历
全昌勤,1978 年生,博士,教授(黄山青年学者),硕士生导师。作为主要技术骨干参与了国家自然科学基金大计划培育项目“汉语语义知识获取与语义计算模型研究”.国家自然科学基金项目“面向查询的多文档自动文摘技术研究”.“支持查询语句复述的概念扩展查询方法研究”.国家十一五科技支撑计划课题“网络文化安全预警技术研究”.国家社科基金项目“网络语言监控语料库建设及研究”等课题的研究,是973 国家重点基础研究发展计划“自然语言理解的交互引擎研究”子课题“多义词消歧与语义自动获取”的主要完成者。作为主要技术骨干正在参与国家863前沿技术研究类项目“中文情感语义计算技术与系统”.中航洪都项目“智能导览机器人研制”.富士通项目“带标注的中文情感语料库”等。作为第一作者发表及录用论文20 余篇,其中SCI .EI收录15 篇,自然语言处理领域著名国际会议EMNLP2009.COLING2010.LREC 2010等。参与完成湖北省及武汉市科技鉴定成果2 项,独立完成计算机软件著作权1 项。获得“2011年武汉市科技进步二等奖”.“2011 年德岛大学大学院国际交流研究奖(同年德岛大学共2 人获得)”. “Best Paper Award of EEE NLP-KE2009”.“Best Paper Award of IEEE NLP-KE2011”.“日亚特别待遇奖学金(同年德岛大学共2 人获得)”.“NEC 优秀国际会议论文资助奖学金”等奖项。是IEEE.IEEJ和中国人工智能学会会员。
是以下国际期刊和会议的审稿人
1.TAC Reviewer (IEEE Transaction on Affective Computing)
2.ITDM Reviewer (International Journal of Information Technology & Decision Making)
3.IPM Reviewer (Information Processing and management)
4.IJAI Reviewer (International Journal of Artificial Intelligence)
5.NLPKE Reviewer (International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering)
6.AIAC Reviewer (International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing)
研究方向
情感计算
自然语言理解
情感机器人
文本挖掘
生物信息学
教学工作
拟开展的教学工作:
1.自然语言理解(本科生)
2.情感计算(研究生)
研究生培养:
希望招收情感计算.自然语言理解.情感机器人.文本挖掘.生物信息学方向的研究生。
获奖情况
1. 2011年武汉市科技进步二等奖“汉语网络媒体语料库及网络媒体监测分析系统”, 2011.12.
22011年德岛大学大学院国际交流研究奖, 2011.3.
2. Best Paper Award of IEEE NLP-KE2009, 2009.9.
3. Best Paper Award of IEEE NLP-KE2011, 2011.11.
4.日亚特别待遇奖学金,2008-2010
5.2009年NEC优秀国际会议论文资助奖学金,2009.9
6.2008年独立代表德岛大学信息科学与智能系统系参加2008年11月由中国中文信息学会.中科院计算所和复旦大学共同组织的第一届中文倾向性分析评测Chinese Opinion Analysis Evaluation, COAE 2008 , 在包括北京大学.南京大学.TRS公司等国内12家单位提交的18个结果中,在四项评测指标下,取得了一项第一,两项第二,2008.11
主要论著
1.Changqin Quan, Fuji Ren. Recognition of Word Emotion State in Sentences, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 2011. 2, Vol. 6, No. 1. (SCI.EI)
2.Changqin Quan, Fuji Ren, and Tingting He. SENTIMENTAL CLASSIFICATION BASED ON KERNEL METHODS. AND DOMAIN SEMANTIC ORIENTATION DICTIONARIES. International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 2010.6, Vol.6, No.6, pp. 2681-2690. (SCI, ISI Impact Factor: 2009: 2.78)
3.Changqin Quan, Fuji Ren. A Blog Emotion Corpus for Emotional Expression Analysis in Chinese. Computer Speech and Language. 2010, Vol. 24, No. 4, pp. 726-749. (SCI, ISI Impact Factor: 2009: 1.47. Leading journal in Computer Science Journal Rankings.)
4.Changqin Quan, Fuji Ren. Sentence Emotion Analysis And Recognition Based on Emotion Words Using Ren-CECps. International Journal of Advanced Intelligence, 2010. 7, Vol.2, No.1, pp. 107-119.
5.Changqin Quan, Fuji Ren, and Tingting He. Word Sense Indicators: Effective Feature for Chinese Word Sense Disambiguation. Journal of Information. 2009, Vol. 12, No. 5, pp. 1157-1164. (SCI)
6.Changqin Quan, Fuji Ren. An Exploration of Features for Recognizing Word Emotion. Proceedings of COLING2010, 2010.8, pp. 922-930. (自然语言处理领域顶级国际会议,论文录用率19%)
7.Changqin Quan, Fuji Ren, Construction of a Blog Emotion Corpus for Chinese Emotional Expression Analysis. Proceedings of EMNLP2009, 2009.8, pp. 1446-1454.(自然语言处理领域一流国际会议,论文录用率23%)
8.Changqin Quan, Fuji Ren. Automatic Annotation of Word Emotion in Sentences Based on Ren-CECps. Proceedings of LREC2010, 2010.5, pp. 1146-1151. (自然语言处理领域著名国际会议)
9.Changqin Quan, Fuji Ren. Selecting clause emotion for sentence emotion recognition, 2011 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE 2011), pp.194-198, November, 2011. (EI, Best paper award)
10.Changqin Quan, Fuji Ren. Recognizing Sentence Emotions Based on Polynomial Kernel Method Using Ren-CECps.2009 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE2009), 2009.9, pp. 478-484. (EI, Best paper award)
11.全昌勤,何婷婷,姬东鸿,余绍文. 基于多分类器决策的词义消歧方法. 计算机研究与发展, 43(5):933-939. 2006,05. (EI)
12.全昌勤; 何婷婷; 姬东鸿. 基于指示词的汉语词义消歧方法. 计算机工程, V31, N16, p48-50. 41(16): 48-50,2005.9. (EI)
13.全昌勤; 何婷婷; 姬东鸿. 从搭配知识获取最优种子的词义消歧方法. 中文信息学报, 19(1): 30-36. 2005, 1.
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