清華大學(xué)人工智能研究院智能信息獲取研究中心成立儀式暨學(xué)術(shù)交流會(huì)在信息科學(xué)技術(shù)大樓多功能廳舉行。這是繼知識(shí)智能研究中心、聽覺智能研究中心、基礎(chǔ)理論研究中心、智能機(jī)器人研究中心、智能人機(jī)交互研究中心之后成立的第六個(gè)研究中心。清華大學(xué)副校長、人工智能研究院管委會(huì)主任尤政院士，人工智能研究院院長張鈸院士出席成立儀式并共同為中心揭牌，并為智能信息獲取研究中心主任計(jì)算機(jī)系馬少平教授頒發(fā)了聘書。 成立儀式在人工智能研究院常務(wù)副院長孫茂松教授的主持下，首先請清華大學(xué)副校長、人工智能研究院管委會(huì)主任尤政院士與人工智能研究院院長張鈸院士為清華大學(xué)人工智能研究院智能信息獲取研究中心的成立致辭。尤政院士在致辭中指出，在當(dāng)前信息爆炸時(shí)代，人類有限的認(rèn)知能力和近乎無限的海量信息之間矛盾日益顯著。智能信息獲取研究旨在實(shí)現(xiàn)人與信息的高效匹配，在這一領(lǐng)域的技術(shù)突破和應(yīng)用已經(jīng)也必將繼續(xù)對社會(huì)發(fā)展和大眾生活產(chǎn)生巨大影響。希望智能信息獲取研究中心更好地集中優(yōu)勢力量，以智能信息處理研究為切入點(diǎn)，取得一批具有重大影響的原創(chuàng)成果，培養(yǎng)一批人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀人才，帶動(dòng)對人工智能的深入研究與應(yīng)用，更好地服務(wù)于國家和清華的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。張鈸院士代表清華大學(xué)人工智能研究院致辭。他表示，當(dāng)今社會(huì)的信息獲取，尤其是從互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行信息獲取，幾乎成為了每個(gè)人生活與工作不可或缺的部分。信息獲取研究中心團(tuán)隊(duì)近 20 年中在相關(guān)研究領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著成績，但也還有很多待研究解決的新問題等待著我們?nèi)タ朔?。發(fā)展人工智能的理論與技術(shù)是極其艱難的，并非一朝一夕能夠完成，希望研究中心繼續(xù)努力，為國家與社會(huì)做出更大的貢獻(xiàn)。致辭結(jié)束后，尤政院士與張鈸院士在大家的熱烈掌聲之下，共同為智能信息獲取研究中心揭牌。然后向智能信息獲取研究中心主任計(jì)算機(jī)系馬少平教授頒發(fā)了聘書，同時(shí)聘請新加坡國立大學(xué)蔡達(dá)成教授與加拿大蒙特利爾大學(xué)聶建云教授作為學(xué)術(shù)顧問。

 

 

主要研究內(nèi)容

智能信息檢索：理解用戶背后多樣化信息需求來幫助用戶快速有效地訪問和利用海量互聯(lián)網(wǎng)信息；

個(gè)性化推薦與用戶建模：挖掘用戶屬性、興趣偏好，主動(dòng)為每個(gè)用戶對信息進(jìn)行智能過濾和推薦，解決信息過載的問題；

智能問答和智能對話系統(tǒng)：得用戶能夠通過問答、對話等更自然的方式與信息系統(tǒng)進(jìn)行交互；

用戶行為分析與挖掘：通過對海量用戶在線行為信息進(jìn)行收集、處理和挖掘，利用其中蘊(yùn)含的豐富群體智慧信息開展用戶行為分析，形成信息閉環(huán)，不斷提升智能信息獲取系統(tǒng)的性能。 

清華大學(xué)人工智能研究院成立智能信息獲取研究中心，進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)學(xué)合作！

 

 

6個(gè)代表性成果

基于用戶的搜索引擎新能評(píng)價(jià)及滿意度分析：如何在存在諸多偏置的環(huán)境下對搜索引擎的性能進(jìn)行有效和準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)是一個(gè)挑戰(zhàn)性的問題，中心基于收益與代價(jià)因素，設(shè)計(jì)二者融合的用戶滿意度研究體系與用戶停止評(píng)價(jià)策略。相關(guān)研究獲得了頂級(jí)國際會(huì)議 SIGIR2017 的最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)。

針對互聯(lián)網(wǎng)搜索的深度點(diǎn)擊模型與異質(zhì)結(jié)果排序：搜索結(jié)果頁中豐富多樣的多模態(tài)結(jié)果（文本、圖像、視頻、新聞、百科知識(shí)……）使得傳統(tǒng)基于文本相似度的排序方式面臨極大挑戰(zhàn)，中心基于文本、視覺以及結(jié)構(gòu)等多種類型的信息，對異質(zhì)結(jié)果進(jìn)行重排序。相關(guān)研究論文在重要國際會(huì)議 CIKM 2018 上獲得全面最佳論文獎(jiǎng)。

個(gè)性化推薦中的用戶行為和滿意度研究：用戶的行為被廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)的訓(xùn)練和評(píng)價(jià)中，但其與用戶實(shí)際偏好和滿意度之間存在差異。針對該問題，中心設(shè)計(jì)了深入的用戶實(shí)驗(yàn)并結(jié)合大規(guī)模真實(shí)日志分析，全面探究了行為、偏好和滿意度之間的關(guān)系，并引入質(zhì)量和用戶負(fù)向體驗(yàn)的效應(yīng)，改善了隱式反饋的構(gòu)建和在線評(píng)價(jià)指標(biāo)，提出了質(zhì)量和負(fù)向體驗(yàn)的識(shí)別模型。相關(guān)研究論文發(fā)表在 SIGIR 2018,WWW 2019,SIGIR 2019 等頂級(jí)會(huì)議上。

可解釋的推薦算法研究及應(yīng)用：推薦結(jié)果的可解釋性一直是推薦領(lǐng)域重點(diǎn)關(guān)注的研究內(nèi)容。針對這一課題，一方面，中心嘗試從用戶的主觀偏好來解釋推薦結(jié)果，利用用戶的歷史評(píng)論和社交關(guān)系等信息給出推薦解釋；另一方面，中心還從知識(shí)圖譜中挖掘除了商品間的關(guān)系信息，嘗試?yán)眠@些客觀的商品互補(bǔ)/互斥關(guān)系來進(jìn)行推薦的解釋。相關(guān)研究論文發(fā)表在 WSDM 2015,CIKM 2018,WWW 2018,WWW 2019 等頂級(jí)國際會(huì)議上。

常識(shí)知識(shí)驅(qū)動(dòng)的開放領(lǐng)域?qū)υ捝桑撼ＷR(shí)只是在許多自然語言處理任務(wù)中起到了至關(guān)重要的作用。此項(xiàng)工作中，我們提出了一種全新的開放領(lǐng)域?qū)υ捝赡Ｐ?，來展示大?guī)模的常識(shí)知識(shí)如何促進(jìn)自然語言的理解與生成。這是將大規(guī)模常識(shí)知識(shí)引入對話生成任務(wù)的首次嘗試。與其他獨(dú)立利用知識(shí)庫三元組或?qū)嶓w的模型不同，中心提出了圖注意力模型，將知識(shí)圖譜的信息結(jié)構(gòu)化地作為一個(gè)整體進(jìn)行表示。相關(guān)研究論文在頂級(jí)國際會(huì)議 IJCAI 2018 上獲杰出論文獎(jiǎng)。

情緒化聊天機(jī)器人：情緒智能是人類智能行為的重要特征。在對話系統(tǒng)中感知情緒和表達(dá)情緒對于提高對話系統(tǒng)的一致性和交互性十分重要。中心提出了情緒化對話內(nèi)容生成模型，首次在大規(guī)模神經(jīng)對話生成模型中考慮了情感因素，并采取情緒狀態(tài)嵌入、內(nèi)部記憶、外部記憶等技術(shù)控制文本中的情感表達(dá)。論文發(fā)表在 AAAI 2018