NLPIR 2014大会:汉语分词系统NLPIR 2014发布暨ICTCLAS用户交流大会 – NLPIR自然语言处理与信息检索共享平台

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NLPIR 2014大会:汉语分词系统NLPIR 2014发布暨ICTCLAS用户交流大会

汉语分词系统NLPIR(前身ICTCLAS)2000年诞生以来,历时14年,全球用户突破30万,先后获得了2010年钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖,2003年国际SIGHAN分词大赛综合第一名,2002年国内973评测综合第一名,已经成为中文信息处理领域标杆性的工作。ICTCLAS创始人张华平博士倾力打造,即将推出的NLPIR2014版,是迄今为止最大的一次更新,在汉语分词体系架构下增加了对英文词法分析的支持,可以自动识别英文词汇的原型、词性标注、命名实体与关键词;并在当前汉语词法分析的基础上,实现了文档的完整语义分析,自动提取文档的人名、地名、机构名、文章作者、发布的媒体、关键词与摘要,是当前中文信息处理的必备神器,值得期待!

我们即将召开NLPIR2014发布暨ICTCLAS用户大会,由北京理工大学大数据搜索挖掘实验室主办,计算机世界与大数据论坛联合承办。张华平博士诚邀历年来所有支持我们前行的ICTCLAS用户,中文分词及中文信息处理的技术爱好者莅临参加,分享中文语言智能理解的美妙。届时,张华平博士将亲自讲解NLPIR2014背后的技术原理与最新进展,并由资深工程师在不同操作系统不同开发语言下NLPIR的实训技巧,同时还有不同背景的资深用户分享他们的使用开发经验。

在线报名:http://118.192.14.52/bigdatatrain/bm.jsp(请注明NLPIR2014;场地有限,只接收前100名

基本信息

会议形式

(a) PPT算法讲解;

(b) NLPIR2014系统演示与实际开发操作;

(c) 针对学员具体需求的互动交流会

(d) 提供专属U盘:保护NLPIR2014的演示系统、各类试用的API以及新版开发手册;

会议时间

1221日上午9:00-12:00,下午13:30-17:00 ( 17:00-18:00 开放式讨论答疑 )

门票费用

(a)1400 (包含发票,NLPIR2014演示系统、开发包与文档, U盘,工作餐,赠送由张华平博士亲笔签名的《大数据搜索与挖掘》专著);

(b) 1210日前缴费优惠价1300元;老学员或同单位三人以上报名九折优惠;全日制学生凭学生证会费优惠价格980元,不含发票。

(c)名额有限,参会者需在参会前提前购买门票。

(d)差旅及食宿费用自理。

与会嘉宾

主讲人:张华平:NLPIR(ICTCLAS)创始人与开发者,北京理工大学大数据搜索挖掘实验室主任,博士,副教授

主持人:赵燕平:北理工经管学院教授,北京理工大学大数据搜索挖掘实验室副主任

特邀ICTCLAS典型用户嘉宾待定(将包括跨国企业、金融、政府机关、科研院所、投资与互联网等代表性用户)

会议地址

北京理工大学理工国际交流中心

在线报名:http://118.192.14.52/bigdatatrain/bm.jsp(请注明NLPIR2014;场地有限,只接收前100名

ICTCLAS创始人张华平博士简介

2005年博士毕业于中科院计算所,研究方向为:微博计算、自然语言处理、信息检索与信息安全、大数据搜索与挖掘。曾先后获得2010年度钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖,中科院院长优秀奖、中科院计算所所长特别奖,中科院计算所“百星计划”首批入选者。张华平作为课题组长主持开发了国家自然科学基金、863973242等科研课题十余项,发表《大数据搜索与挖掘》《信息检索:算法与启发式规则》《自然语言理解》等专译著3部,所研制的ICTCLAS分词系统已经向国内外的企业和学术机构颁发了三十万多份授权,在学术界和产业界得到了广泛的应用。并作为特邀技术专家,先后在中央电视台、全国网络侠客行大会、全球大数据技术峰会、中国网络科学大会上做大数据相关的主题演讲,广受好评。

会议日程

时间

讲师

环节

主要内容

8:00-9:00

各位参会人员

会议报到

签到,领取各项资料。

9:00-9:20

赵燕平教授

大会开幕式

开幕式致辞,嘉宾与学员介绍

9:20-09:50

张华平博士

NLPIR2014发布

1) NLPIR2014功能展示:分词、词性标注、命名实体识别、新词识别、英文分析、关键词提取;

2) NLPIR2014开发包介绍

09:50-10:10

合影留念及茶歇

10:10-12:00

张华平博士

NLPIR2014汉语分词关键技术及最新进展

1.  ICTCLAS的层叠隐马分词模型(汉语分词、未登录词识别、词性标注)

2.   ICTCLAS的词典管理专利算法:完美双数组TRIE树;

3. 新词识别与关键词提取算法原理;

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