世界最大的自然语言处理和语音技术实验室_哈尔滨工业大学语言语音教育部_微软重点实
语音识别技术简介
语音识别技术简介我想大家都听过阿里巴巴与四十大盗的故事，阿里巴巴的“芝麻开门”就是一个语音识别的例子，可见语音识别是很早就启蒙了。
今天我就和大家一起来学习一下语音识别技术。
让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。
伴随计算机技术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一”。
语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向。
其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面，所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等。
今天主要讲的内容有：语音识别的发展历史、系统分类、基本方法、系统结构、面临问题以及前景展望。
语音识别发展历史1952年贝尔研究所Davis等人研究成功了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。
1960年英国的Denes等人研究成功了第一个计算机语音识别系统。
大规模的语音识别[3]研究是在进入了70年代以后，在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。
进入80年代以后，研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。
在研究思路上也发生了重大变化，即由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型(HMM）的技术思路。
此外，再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。
进入90年代以后，在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破。
但是，在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。
我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。
研究水平也从实验室逐步走向实用。
我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。
何思斯课题组哈工大深圳储宏伟的文章
何思斯课题组哈工大深圳储宏伟的文章何思斯课题组哈工大深圳储宏伟的文章一、评估深度和广度哈尔滨工业大学（深圳）何思斯课题组的储宏伟教授是当今计算机科学领域的杰出学者之一。
他在人工智能、数据挖掘和机器学习等领域做出了重要贡献。
他的文章涵盖了从基础理论到前沿技术的多个层面，深度和广度十分令人印象深刻。
在撰写文章时，我会充分评估储宏伟教授的研究成果和学术观点，力求达到深度和广度兼具的要求。
二、从简到繁，由浅入深的探讨在文章撰写过程中，我会优先以从简到繁、由浅入深的方式来探讨储宏伟教授的研究成果和学术观点。
我会简要介绍储宏伟教授的研究方向和成就，然后逐步展开对他在人工智能、数据挖掘和机器学习等领域的贡献进行深入分析和探讨。
通过逐步深入的方式，我相信我能更好地帮助您理解储宏伟教授的学术贡献和研究价值。
三、多次提及指定的主题文字在整篇文章中，我会多次提及“何思斯课题组哈工大深圳储宏伟”的相关内容，以确保您能充分了解他的学术成就和研究方向。
四、包含总结和回顾性的内容在文章的结尾部分，我会对储宏伟教授的研究成果进行总结和回顾，以便您能全面、深刻和灵活地理解他的学术观点和贡献。
五、分享个人观点和理解除了客观分析储宏伟教授的学术成就和研究成果，我还会分享自己对他的研究方向和学术观点的个人观点和理解，希望能够为您提供更多角度的思考和参考。
六、知识的文章格式在撰写文章时，我会按照知识的文章格式进行排版和编辑，以确保文章结构清晰、重点突出，便于阅读和理解。
七、字数要求根据您的要求，文章内容将超过3000字，以确保对“何思斯课题组哈工大深圳储宏伟”的全面评估和深度探讨。
结语作为您的文章写手，我将全力以赴，按照您的要求撰写一篇深度、广度兼具的有价值文章，帮助您更深入地了解“何思斯课题组哈工大深圳储宏伟”的学术贡献和研究意义。
期待为您的文章工作。
一、深入探讨何思斯课题组的研究方向和成就在深入探讨何思斯课题组哈工大深圳储宏伟的文章时，我们需要对他的研究方向和成就有一个清晰的认识。
自然语言处理
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域中涉及人类语言与计算机之间交互的一门研究领域。
它以人类语言为研究对象，通过构建模型和算法，使计算机能够理解、分析和生成自然语言，实现人机交互、信息检索、文本挖掘、机器翻译等应用。
自然语言处理的发展历程可以追溯到20世纪50年代。
早期的研究集中在词法分析和句法分析等基本层面的处理，随着计算能力的提升和统计机器翻译等方法的引入，自然语言处理逐渐取得了一些突破性的成果。
近年来，深度学习的兴起为自然语言处理带来了更大的突破，其中以神经网络为基础的模型在语义理解、情感分析和问答系统等任务上取得了显著的进展。
在实际应用中，自然语言处理常常需要面临一些挑战。
首先，人类语言是多样化和复杂的，存在着各种语言现象、词义歧义、语法结构等。
其次，文本数据的规模庞大，需要处理海量的语料库来训练和评估模型。
此外，不同的语言和文化背景也会对自然语言处理带来影响，需要考虑跨语言处理的问题。
自然语言处理的核心任务包括语言理解和语言生成。
语言理解主要涉及词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注、语义理解、情感分析等。
语言生成则包括机器翻译、文本摘要、情景对话生成等。
这些任务可以使用不同的模型和算法来实现，如统计机器学习、条件随机场、深度学习等。
自然语言处理在各种应用领域中发挥了重要作用。
在信息检索中，利用自然语言处理技术可以提高搜索引擎的准确性和效率。
在文本挖掘中，自然语言处理可以用于发现和分析文本中的模式和关系。
在智能对话系统中，自然语言处理是实现人机交互的关键技术。
此外，自然语言处理还广泛应用于文本分类、情感分析、自动问答、机器翻译、语音识别等领域。
然而，自然语言处理仍然存在一些挑战和限制。
例如，语义理解仍然是一个复杂的问题，尤其是在处理歧义和语义推理时。
另外，对于低资源语言和领域特定语言的处理仍然比较困难。
世界最大的自然语言处理和语音技术实验室_哈尔滨工业大学语言语音教育部_微软重点实
世界最大的自然语言处理和语音技术实验室——哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室赵铁军 朱聪慧/文哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室，以哈工大计算机学院语言技术研究中心为主要依托，由机器智能与翻译实验室、智能技术与自然语言处理实验室、信息检索实验室和语音处理实验室联合组成，由教育部和微软亚洲研究院联合支持并资助。
到目前为止，先后有200多名教师和学生加入实验室进行研究工作，是目前世界上规模最大的自然语言处理和语音技术实验室。
1 发展历程在微软亚洲研究院的成立之初，微软就与哈尔滨工业大学计算机学院开展了密切的合作，为如今深入广泛的合作打下了深厚的基础。
首先，早在2000年6月，哈工大80周年校庆之际，时任微软亚洲研究院院长的李开复博士和任哈工大党委书记的李生教授就对具体合作事宜达成了一致意见。
“哈工大-微软机器翻译技术联合实验室”在哈工大校庆期间揭牌，开辟了双方合作之路。
合作之初，哈工大方面的合作主体是机器智能翻译研究室，当时约有师生40人。
这是微软在中国设立的唯一的机器翻译联合实验室，随后的4年中，双方探讨并尝试了多种合作方式，并将其中成功的合作经验，延续至今。
例如：双方首先共同确定培养计划，然后哈工大派遣研究生到微软亚洲研究院实习，由微软亚洲研究院帮助培养；双方互相派遣学者访问，增进了解，互通有无；共同邀请国内外专家学者，举办研讨会，决定研究规划和研究策略；研究院将部分基础性研究，委托联合实验室进行；研究院资助联合实验室一定的相关软硬件等。
在这一阶段的探讨中，不仅积累了宝贵的合作经验，而且获得了丰硕的研究成果，具体包括双语(英汉)语料库词汇对齐工具研究、双语(英汉)语料库加工、双语(英汉)语料库自动对齐算法研究、翻译知识自动获取技术研究、便携式实例翻译系统、中英文统计句法分析器等研究课题和项目。
而且还培养了一批优秀的研究人员，这是双方合作的第一个高潮。
赵铁军教授在2004年6月，基于“哈工大-微软机器翻译技术联合实验室”所做出的成绩以及哈工大在语言语音处理研究方面的研究成果，将已有实验室进一步扩大成为必然。
语音识别背景
语音识别背景概述语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。
与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。
语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。
语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
[编辑本段]历史早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。
而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。
最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。
其识别方法是跟踪语音中的共振峰。
该系统得到了98%的正确率。
到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。
1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。
这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。
语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。
从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。
[1]。
此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。
哈工大的停用词表
哈工大的停用词表摘要：1.哈工大简介2.停用词表的定义与作用3.哈工大的停用词表内容概述4.哈工大停用词表的特点及应用5.结语正文：1.哈工大简介哈尔滨工业大学（Harbin Institute of Technology，简称哈工大）位于中国黑龙江省哈尔滨市，是我国著名的工科学府，具有悠久的历史和优良的教学传统。
自1920 年建校以来，哈工大一直秉持“规格严格，功夫到家”的校训，培养了大批优秀的工程技术人才。
2.停用词表的定义与作用停用词表是一种列举出一些常见、无意义或对文本分析无用的词汇的列表。
在自然语言处理、信息检索和文本挖掘等领域，停用词表的作用是降低噪音，提高文本分析的准确性和效率。
通过排除这些停用词，可以使算法更加关注文本中的有效信息，从而提升分析结果的质量。
3.哈工大的停用词表内容概述哈工大的停用词表包含了大量中文停用词，如“的”、“了”、“是”、“在”等。
这些词汇在文本中出现频率高，但对于文本分析和信息检索没有实质性意义。
此外，该停用词表还涵盖了一些特定领域的术语，如“哈工大”、“工程”、“机械”等，这些词汇在特定场景下可能具有特定含义，但对于一般性的文本分析，也可以视为停用词。
4.哈工大停用词表的特点及应用哈工大停用词表具有以下特点：（1）全面性：该停用词表包含了大量中文常用停用词，适用于大部分文本分析任务。
（2）专业性：停用词表中涵盖了一些特定领域的术语，适用于相关领域的文本分析。
（3）可扩展性：用户可以根据自己的需求，对该停用词表进行增补和修改。
在实际应用中，哈工大停用词表可以广泛应用于文本分类、情感分析、关键词提取等自然语言处理任务。
通过使用该停用词表，可以有效提高文本分析的准确性和效率，提升分析结果的质量。
5.结语哈工大停用词表作为一种文本预处理工具，对于自然语言处理领域的研究和应用具有重要意义。
用户可以根据自己的需求，灵活运用该停用词表，提高文本分析的效果。
自然语言处理应用开发考核试卷
B.词性标注
C.停用词去除
D.数据标准化
13.在知识图谱中，以下哪些类型的实体是常见的？（）
A.人
B.组织
C.地点
D
B.丢弃法
C.数据增强
D.增加训练数据
15.在深度学习中，以下哪些优化器被用于训练模型？（）
A. SGD
B. Adam
2.在中文分词中，词是最小的有意义的语言单位。（）
3.递归神经网络（RNN）能够有效地处理长序列数据中的依赖问题。（）
4.在情感分析中，基于情感词典的方法通常不需要大量标注数据。（）
5.预训练语言模型GPT-3是由谷歌开发的。（）
6.在自然语言处理中，准确率和召回率总是呈正相关关系。（）
7.聊天机器人的核心组件只有自然语言理解。（）
19.以下哪个不是中文停用词表的常见来源？（D.斯坦福停用词表
20.在自然语言处理中，以下哪个技术不常用于解决过拟合问题？（）
A.正则化
B.丢弃法
C.数据增强
D.提升样本数量
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
C. GRU
D. KNN
8.在情感分析中，以下哪个方法不常用？（）
A.基于情感词典的方法
B.基于机器学习的方法
C.基于深度学习的方法
D.基于规则的方法
9.以下哪个不是预训练语言模型？（）
A. GPT
B. BERT
C. ERNIE
D. CNN
10.以下哪个不是序列标注任务的常见算法？（）
A.隐马尔可夫模型
A.语音信号预处理
B.声学模型
C.语言模型
D.声纹识别
自然语言处理
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能和计算机科学领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、分析和处理人类语言。
本文将介绍自然语言处理的定义、应用和发展方向，并探讨相关技术和挑战。
一、定义及应用领域自然语言处理是指利用人工智能技术处理和理解自然语言的过程。
它包括多个子任务，如语音识别、文本转换、语音生成、机器翻译和情感分析等。
自然语言处理的应用十分广泛，例如智能助理、在线翻译、社交媒体分析和信息检索等。
通过自然语言处理，计算机可以与人类进行自然的对话和智能交流，提高人机交互效果。
二、发展历程自然语言处理起源于20世纪50年代，当时主要关注机器翻译任务。
然而，由于语言的复杂性和多样性，自然语言处理长期面临许多技术挑战，导致发展进展缓慢。
直到20世纪90年代，随着统计机器学习和神经网络的兴起，自然语言处理才取得了巨大的突破。
近年来，深度学习和大数据技术的发展更加推动了自然语言处理的发展。
三、技术与挑战1. 语言理解和生成：要实现对语言的理解和生成，需要建立适当的语言模型和语义表示。
目前，深度学习和自动编码器等技术被广泛应用于该领域，但仍面临模型训练和推理的复杂性问题。
2. 语音识别和合成：语音识别可以将人类语音转换为文本，而语音合成则可以将文本转换为人类可听的语音。
这两个任务在自然语言处理中十分重要，但尚存在着语速、口音、噪声等干扰因素的挑战。
3. 机器翻译和文本分类：机器翻译是将一种自然语言转换为另一种自然语言，而文本分类则是将文本分为不同的类别。
机器翻译需要解决多语种、词汇歧义等问题，而文本分类则需要解决词语表达的多样性和语义推理等难题。
四、未来发展方向1. 多模态自然语言处理：随着图像和视频数据的增加，多模态自然语言处理成为一个热门研究领域。
该领域旨在融合语言和视觉信息，实现更全面和准确的语义理解。
2. 强化学习在自然语言处理中的应用：强化学习已经在游戏和机器人领域取得了显著成果。
自然语言处理大纲
课程编号：S0300010Q课程名称：自然语言处理开课院系：计算机科学与技术学院任课教师：关毅刘秉权先修课程：概率论与数理统计适用学科范围：计算机科学与技术学时：40 学分：2开课学期：秋季开课形式：课堂讲授课程目的和基本要求：本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。
计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。
是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。
通过本课程的学习，使学生掌握自然语言（特别是中文语言）处理技术（特别是基于统计的语言处理技术）的基本概念、基本原理和主要方法，了解当前国际国内语言处理技术的发展概貌，接触语言处理技术的前沿课题，具备运用基本原理和主要方法解决科研工作中出现的实际问题的能力。
为学生开展相关领域（如网络信息处理、机器翻译、语音识别）的研究奠定基础。
课程主要内容：本课程全面阐述了自然语言处理技术的基本原理、实用方法和主要应用，在课程内容的安排上，既借鉴了国外学者在计算语言学领域里的最新成就，又阐明了中文语言处理技术的特殊规律，还包括了授课人的实践经验和体会。
1 自然语言处理技术概论（2学时）自然语言处理技术理性主义和经验主义的技术路线；自然语言处理技术的发展概况及主要困难；本学科主要科目；本课程的重点与难点。
2 自然语言处理技术的数学基础（4学时）基于统计的自然语言处理技术的数学基础：概率论和信息论的基本概念及其在语言处理技术中的应用。
如何处理文本文件和二进制文件，包括如何对文本形式的语料文件进行属性标注；如何处理成批的文件等实践内容3 自然语言处理技术的语言学基础（4学时）汉语的基本特点；汉语的语法功能分类体系；汉语句法分析的特殊性；基于规则的语言处理方法。
ASCII字符集、ASCII扩展集、汉字字符集、汉字编码等基础知识。
4 分词与频度统计（4学时）中文分词技术的发展概貌；主要的分词算法；中文分词技术的主要难点：切分歧义的基本概念与处理方法和未登录词的处理方法；中外人名、地名、机构名的自动识别方法；词汇的频度统计及统计分布规律。
哈尔滨工业大学信息检索研究室
智能技术与自然语言处理研究室：王晓龙教授
语音处理研究室：韩纪庆教授
信息检索研究室：刘挺教授
深圳分部（哈工大深圳研究生院）：王轩副教授
校友
王海峰（东芝）、张民（新加坡）、于浩（富士 通）、付国宏（香港大学） 荀恩东（北语）、吕雅娟（计算所）、姚建民 （苏州大学）、张刚（计算所）
语法分析 分词 词性标注 命名实 体识别 依存句 法分析
基于XML的语言学知识资源、常识知识资源和语料库资源
哈工大信息检索研究室
LTML
(Language Technology Markup Language)
哈工大信息检索研究室
资源共享
免费共享程序资源和数据资源
《同义词词林（扩展版）》 中英文双语句对 中文问答系统测试集 汉语依存树库 “分词/词性标注/依存分析/词义消歧”人工 标注语料库 自动文摘语料库
哈工大信息检索研究室
主要论文
国内期刊 《软件学报》 《电子学报》 《自动化学报》 《电子学报》 《计算机研究与发展》 《情报学报》 《中文信息学报》 1 1 2 1 2 3 6
国际期刊 International Journal of Computer Processing of Oriental Languages Journal of Chinese Language and Computing 1 1
语言技术平台LTP
/ltp/
哈工大信息检索研究室
语言技术平台LTP
目前已有国内外130余家 学术机构和我实验室签署 协议，共享了这个平台。
哈工大信息检索研究室
哈工大 机器智能与翻译实验室
讲师
2010年11月14日
机器智能与翻译实验室
4
研究方向
机器翻译 下一代信息检索 信息抽取 跨语言检索 语言分析技术 等等。。。 以上研究方向归根到底都是自然语言处理
2010年11月14日
机器智能与翻译实验室
5
进入实验室的工作
学知识
2009级6个特等奖学金
8
一点点建议
当前， 除了初试， 神马都是浮云！
2010年11月14日
机器智能与翻译实验室
9
祝各位考研成功！ 予人玫瑰手有余香~
2010年11月14日
机器智能与翻译实验室
10
搞科研
做实验 发文章
做工程
写代码
2010年11月14日
机器智能与翻译实验室
6
1届
网易有道、淘宝、支付宝、南京841所、中兴
2010年11月14日
机器智能与翻译实验室
7
如何加入
时间
初试成绩公布后
联系方式
赵老师：tjzhao@ 杨老师：ymy@ 郑老师：dqzheng2007@
招生要求
代码、算法、数据结构
实验室主页
2010年11月14日
机器智能与翻译实验室
信息检索、自然 语言处理、音频
处理
2000年哈工大‐微软机器翻译联合实验室 2004年教育部‐微软语音语言重点实验室
2010年11月14日
机器智能与翻译实验室
3
师资队伍
李生
教授、博导
赵铁军
教授、博导、主要研究方向机器翻译
杨沐昀
副教授、硕导、主要研究方向信息来自索 郑德权 副教授、硕导、主要研究方向信息抽取
中国高校教育部重点实验室的分布情况
本文由ｒｏｎｇｘｆｂｄ贡献 ｄｏｃ文档可能在ＷＡＰ端浏览体验不佳。
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中国高校教育部重点实验室的分布情况 名次 高校 重点实验室名称 数量 １ 清华大学 粒子技术与辐射成像 先进成形制造 量子信息与测量 普适计算 先进材料 破坏力学 结构工 程与振动 先进反应堆工程与安全 生命有机磷化学及化学生物学 有机光电子与分子工程 原子分子纳米 科学 水沙科学 蛋白质科学 生物信息学 热科学与动力工 程 媒体与网络技术 中草药物质基础与资源利用 心血管病相关基因与临床研究 １８ ２ 北京大学 流行病学 高分子化学与物理 信息数学与信息行为 细胞增殖分化调控机理研究 纳米器件物 理与化学 生物有机分子工程 重离子物理 数学及应用数学 地表过程分析与模拟 造山带与地壳演化 神 经科学 分子心血管学 量子信息与测量 水沙科学 １４ ３ 华中科技大学 脉冲强磁场 服务计算技术与系统 智能制造技术 图象信息处理与智能控制 信息存储系 统 基本物理量测量 生物医学光子学 器官移植 环境与健康 园艺植物生物学 多媒体计算与通信 １１ ４ 吉林大学 东北亚生物演化 地球信息探测仪器 符号计算与知识工程 汽车材料 地面机械仿生技术 超 分子结构与材料 分子酶学工程 病理生物学 人兽共患病 相干光与原子分子光谱教育部重点实验室（筹） １０ ４ 复旦大学 公共卫生安全 现代人类学 波散射与遥感信息 聚合物分子工程 应用离子束物理 非线性数 学模型与方法 医学分子病毒学 分子医学 生物多样性与生态工程 癌变与侵袭原理 １０ ６ 武汉大学 地理信息系统 病毒学 声光材料与器件 生物医用高分子材料 地球空间环境与大地测量 水 沙科学 植物发育生物学 口腔生物医学工程 ８ ７ 北京师范大学 放射性药物 模糊信息处理与智能控制 射线束技术与材料改性 水沙科学 环境演变与自 然灾害 细胞增殖及调控生物学 生物多样性与生态工程 ７ ７ 上海交通大学 电力工程新技术 细胞分化与凋亡 系统生物医学 微生物代谢工程 薄膜与微细技术 高 温材料及高温测试 动力机械与工程 ７ ７ 西安交通大学 智能网络与网络安全 电子物理与器件 生物医学信息工程 电子陶瓷与器件 现代设计及 转子轴承系统 环境与疾病相关基因 结构强度与振动 ７ ７ 中山大学 热带病防治研究 生物无机与合成化学 聚合物复合材料及功能材料 基因工程 眼科学 教育 部肾脏病临床研究重点实验室？肿瘤基因组学与抗肿瘤药物研究实验室 ？ ７ １１ 东南大学 儿童发展与学习科学 计算机网络和信息集成支撑技术 微电子机械系统 洁净煤发电及燃烧 技术 混凝土及预应力混凝土结构 发育与疾病相关基因 ６ １１ 四川大学 绿色化学与技术 靶向药物 皮革化学与工程 辐射物理及技术 生物资源与生态环境 口腔生 物医学工程 ６ １３ 浙江大学 污染环境修复与生态健康 高分子合成与功能构造 生物医学工程 濒危野生动物保护遗传与 繁殖 动物分子营养学 视觉感知 ６ １３ 中国农业大学 作物杂种优势研究与利用 功能乳品 植物－－土壤相互作用 现代精细农业系统集成研究 ５ １３ 南开大学 弱光非线性光子学材料及其先进制备技术 生物 活性材料 核心数学与组合数学 光电信息技术科学 功能高分子材料 ５ １３ 南京大学 生命分析化学 现代天文与天体物理 介观化学 海岸与海岛开发 中尺度灾害性天气 ５ １３ 山东大学 心血管重构与功能研究 密码技术与信息安全 材料液态结构及其遗传性 胶体与界面化学 实验畸形学 ５ １３ 中国海洋大学 海洋药物 海洋化学理论与工程技术 物理海洋 海水养殖 海洋遥感信息处理 海底科学 与探测技术？ ５ １３ 中南大学 现代复杂装备设计与极端制造 有色金属材料科学与工程 癌变与侵袭原理 轨道交通安全 生物冶金 ５ １３ 华南理工大学 特种功能材料及其制备新技术 亚热带建筑 聚合物成型加工工程 传热强化与过程节能 ５ １３ 重庆大学、 三峡库区生态环境 山地城镇建设与新技术 光电技术及系统 高电压与电工新技术 西南资 源开发及环境灾害控制工程 ５ １３ 北京航空航天大学 信息数学与信息行为 精密光机电一体化技术 虚拟现实新技术 流体力学 流体力 学教育部重点实验室？ ５ ２３ 天津大学 电力系统仿真控制 先进陶瓷与加工技术 光电信息技术科学 绿色合成与转化 ４ ２３ 同济大学 长江水环境 嵌入式系统与服务计算 道路与交通工程 先进土木工程材料 ４ ２３ 兰州大学 西部灾害与环境力学 磁学与磁性材料 西部环境 干旱与草地生态 ４ ２６ 北京科技大学 金属矿山高效开采与安全 生态与循环冶金 环境断裂 ３ ２６ 北京交通大学 发光与光信息技术 交通运输智能技术与系统 全光网络与现代通讯 网 ３ ２６ 北京邮电大学 泛网无线通信 信息管理与信息经济学 光通信与光波技术 ３ ２６ 北京林业大学 森林培育与保护 水土保持与荒漠化防治 林木、花卉遗传育种 ３ ２６ 北京工业大学 光电子技术 城市与工程安全减灾 新型功能材料 ３ ２６ 太原理工大学 新型传感器与智能控制 新材料界面科学与工程 煤科学与技术 ３ ２６ 东北大学 材料各向异性设计与织构工程 流程工业综合自动化 材料电磁过程研究 ３ ２６ 东北师范大学 多酸科学 应用统计 植被生态科学 ３ ２６ 东北林业大学 林木遗传育种与生物技术 生物质材料科学与技术 森林植物生态学 ３ ２６ 华东理工大学 结构可控先进功能材料及其制备 系统承压安全科学 超细材料制备 与应用 ３ ２６ 华东师范大学 光谱学与波谱学 地理信息科学 脑功能基因组学 ３ ２６ 中国矿业大学 矿山开采与安全 煤炭加工与高效洁净利用 煤炭资源 ３ ２６ 江南大学 生态纺织 乳酸菌发酵技术与食品安全 工业生物技术 ３ ２６ 厦门大学 水声通信与海洋信息技术 现代分析科学 细胞生物学与肿瘤细胞 ３ ２６ 武汉理工大学 高速船舶工程 光纤传感技术与信息处理 硅酸盐材料工程 ３ ２６ 广西大学 有色金属材料及其加工新技术 工程防灾与结构安全 微生物与植物遗传 工程 ３ ２６ 西南大学 三峡库区生态环境 人格与认知 蚕学基因组学 ３ ２６ 西北农林科技大学 西部环境与生态 旱区农业水土工程 植保资源与病虫害治理 ３ ２６ 哈尔滨工业大学 微系统与微结构制造 语言语音 ２ ４５ 北京中医药大学 中医药抗病毒 中医内科学 ２ ４５ 北京化工大学 纳米材料先进制备技术与应用科学 可控化学反应科学与技术基础 ２ ４５ 中国石油大学 石油工程 石油天然气成藏机理 ２ ４５ 华北电力大学 电力系统保护与动态安全监控 电站设备状态监测与控制 ２ ４５ 天津工业大学 中空纤维膜材料与膜过程 先进纺织复合材料 ２ ４５ 山西大学 计算智能与中文信息处理 化学生物学与分子工程 ２ ４５ 内蒙古农业大学 乳品生物技术与工程 草业与草地资源 ２ ４５ 大连理工大学 精密与特种加工 工业生态与环境工程 ２ ４５ 东北农业大学 乳品科学 大豆生物学 ２ ４５ 河海大学 浅水湖泊综合治理与资源开发 海岸灾害及防护 ２ ４５ 中国药科大学 现代中药 药物质量与安全预警 ２ ４５ 东华大学 生态纺织 纺织面料技术 ２ ４５ 南昌大学 鄱阳湖湖泊生态与生物资源利用 食品科学 ２ ４５ 浙江工业大学 先进纺织材料与制备技术 机械制造及自动化 ２ ４５ 安徽大学 光电信息获取与控制 计算智能与信号处理 ２ ４５ 福州大学 食品安全分析与检测 数据采掘与信息共享 ２ ４５ 郑州大学 材料成型过程及模具 材料物理？？？ ２ ４５ 河南大学 特种功能材料 植物逆境 ２ ４５ 中国地质大学 地下信息探测技术与仪器 生物地质与环境地质 ２ ４５ 湖南大学 环境生物与控制 现代车身技术 ２ ４５ 湖南师范大学 化学生物学及中药分析 蛋白质化学及鱼类发育生物学 ２ ４５ 湖南农业大学 茶学 作物生理与分子生物学 ２ ４５ 重庆医科大学 感染性疾病分子生物学 临床检验诊断学 ２ ４５ 西南交通大学 材料先进制备技术 磁浮技术与磁浮列车 ２ ４５ 电子科技大学 新型传感器 宽带光纤传输与通信系统技术 ２ ４５ 贵州大学 绿色农药与农业生物工程 喀斯特环境与地质灾害防治 ２ ４５ 宁夏大学 动物疾病防治 西北退化生态系统恢复与重建 ２ ４５ 青海大学 高原医学 青藏高原生物技术 ２ ４５ 西北工业大学 空间应用物理与化学 现代设计与集成制造技术 ２ ４５ 长安大学 道路施工技术与装备 特殊地区公路工程 ２ ４５ 西安电子科技大学 宽禁带半导体材料 电子装备结构设计 ２ ４５ 西安理工大学 西北水资源与环境生态 数控机床及机械制造装备集成 ２ ４５ 西安建筑科技大学 西北水资源与环境生态 结构工程与抗震 ２ ４５ 西北大学 西部资源生物与现代生物技术 大陆动力学 ２ ４５ 新疆大学 绿洲生态 石油天然气精细化工 ２ ４５ 石河子大学 新疆地方与民族高发病 新疆特种植物药资源 ２ ４５ 华中农业大学 农业动物遗传育种与繁殖 园艺植物生物学教育部重点实验室？２ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ 中国人民大学 数据工程与知识工程 １ 中国科技大学 多媒体计算与通信 １ 北京理工大学 复杂系统智能控制与决策 １ 中国政法大学 证据科学 １ 首都医科大学 神经变性病学 １ 首都师范大学 三维空间信息获取与地学应用 １ 天津医科大学 乳腺癌防治 １ 天津中医学院 方剂学 １ 河北医科大学 神经与血管生物学 １ 中北大学 仪器科学与动态测试 １ 内蒙古大学 哺乳动物生殖生物学及生物技术 １ 中国医科大学 细胞生物学 １ 沈阳农业大学 北方超级梗稻育种 １ 沈阳药科大学 创新药物研究与设计 １ 长春理工大学 光电测控与光信息传输技术 １ 延边大学 长白山生物功能因子 １ 吉林农业大学 动物生产及产品质量安全 １ 哈尔滨工程大学 水声通信 １ 大庆石油学院 提高油气采收率 １ 第二军医大学 分子神经生物学 １ 上海大学 新型显示技术及应用集成 １ 上海水产大学 水产种质资源发掘与利用 １ 上海中医药大学 中药标准化 １ 南京农业大学 肉品加工与质量控制 １ 南京航空航天大学 飞行器结构力学与控制 １ 扬州大学 植物功能基因组学 １ 苏州大学 现代光学技术 １ 南京师范大学 虚拟地理环境 １ 南京工业大学 材料化学工程 １ 南京医科大学 现代毒理学 １ 东华理工学院 核资源与环境 １ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ 南昌航空工业学院 无损检测技术 １ 江西师范大学 鄱阳湖湖泊生态与生物资源利用 １ 江西中医学院 现代中药制剂 １ 宁波大学 应用海洋生物技术 １ 杭州师范学院 有机硅化学及材料技术 １ 安徽医科大学 重要遗传病基因资源利用 １ 安徽农业大学 茶叶生物化学与生物技术 １ 福建农林大学 农药生物化学 １ 福建师范大学 医学光电科学与技术 １ 山东科技大学 矿山灾害预防控制 １ 山东中医药大学 中医药经典理论 １ 青岛科技大学 橡塑材料与工程 １ 华中师范大学 农药与化学生物学 １ 武汉科技大学 钢铁冶金及资源利用 １ 长江大学 油气资源与勘探技术 １ 湖北大学 有机功能分子合成与应用 １ 三峡大学 三峡库区地质灾害 １ 国防科学技术大学 光子／声子晶体 １ 湘潭大学 先进材料及其流变特性 １ 长沙理工大学 公路工程 １ 华南师范大学 激光生命科学 １ 南方医科大学 重大疾病的转录组与蛋白质组学 １ 华南农业大学 农药学 １ 汕头大学 智能制造技术 １ 深圳大学 光电子器件与系统 １ 广州大学 工程抗震减震与结构安全 １ 广西师范大学 药用资源化学与药物分子工程 １ 云南农业大学 农业生物资源生物多样性与病害控制 １ 桂林工业学院 有色金属材料及其加工新技术 １ 海南大学 热带海洋与陆生生物资源研究及利用 １ 华南热带农业大学 热带园艺植物资源与遗传改良 １ 第三军医大学 电磁辐射医学防护 １ 四川农业大学 西南作物基因资源与遗传改良 １ 成都理工大学 地球勘探与信息技术 １ 西南石油大学 石油天然气装备 １ 成都中医药大学 中药材标准化 １ 云南大学 自然资源药物化学 １ 昆明理工大学 稀贵及有色金属先进材料 １ 云南师范大学 可再生能源材料先进技术与制备 １ 西藏大学 宇宙线 １ 西藏医学院 藏医药基础 １ 青海师范大学 青藏高原环境与资源 １ 兰州交通大学 光电技术与智能控制 １ 西北师范大学 生物环境相关高分子材料 １ 兰州理工大学 有色金属合金 １ 甘肃农业大学 草原生态系统 １ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ ８３ 第四军医大学 陕西师范大学 西安科技大学 新疆医科大学 浙江理工大学 中国科技大学 合肥工业大学 云南农业大学 航空航天医学 １ 中药资源与药物化学 １ 西部矿井开采及灾害防治 １ 新疆维吾儿族高发疾病研究 １ 先进纺织材料与制备技术教育部重点实验室？ １ 多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室？１ 农产品生物化工 １ 农业生物多样性与病害控制教育部重点实验室？ １１。
清华自然语言处理大模型
清华自然语言处理大模型
自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）是人工智能领域中的重要研究方向之一。
近年来，随着深度学习技术的发展，大模型在NLP领域的应用越来越广泛。
作为中国顶尖的高等学府之一，清华大学在自然语言处理领域也有着举足轻重的地位。
清华自然语言处理大模型是该领域的一项重要成果。
清华自然语言处理大模型是由清华大学的研究团队开发的，该团队汇聚了该领域的顶尖专家和研究人员。
这个大模型的目标是通过深度学习技术来理解和处理人类语言，以实现自然语言处理的各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
清华自然语言处理大模型具有以下几个显著特点。
首先，它是基于大规模语料库进行训练的，拥有庞大的语言知识储备。
这使得它在语言理解和生成方面具有较高的准确性和流畅性。
其次，该模型使用了先进的深度学习架构，如Transformer模型，从而在处理长文本和复杂语义关系时表现出色。
此外，清华自然语言处理大模型还
充分利用了预训练和微调的技术，在各种NLP任务上取得了令人瞩目的性能。
清华自然语言处理大模型的应用领域广泛。
它可以用于智能客服系统，帮助用户理解和回答问题；还可以应用于智能搜索引擎，提供更准确和个性化的搜索结果；另外，它还可以用于文本生成，如新闻摘要、自动问答等。
总之，清华自然语言处理大模型是清华大学在自然语言处理领域的一项重要成果。
它通过深度学习技术实现了对人类语言的高效理解和处理，具有较高的准确性和流畅性。
这个大模型在各种NLP任务上表现出色，拥有广泛的应用前景，并在推动NLP领域的发展中起着重要作用。
哈工大文本挖掘常用词库
哈工大文本挖掘常用词库文本挖掘是一门涉及自然语言处理、机器学习、统计学等多个领域的交叉学科，旨在从大规模文本数据中发现隐藏的知识和信息。
哈尔滨工业大学作为国内知名的高校，其文本挖掘领域也有着丰富的研究成果和常用词库。
在哈尔滨工业大学的文本挖掘研究中，有一些常用的词汇和术语。
首先是关键词提取、主题识别、文本分类、情感分析等核心任务中的常用词汇。
比如，在关键词提取中，常用词汇包括TF-IDF、TextRank、LDA等算法和模型；在主题识别中，常用词汇包括主题模型、话题模型、LDA主题模型等；在文本分类中，常用词汇包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等模型和算法；在情感分析中，常用词汇包括极性词、情感词典、情感分类器等。
此外，还有一些与文本挖掘相关的常用词汇，包括语料库、标注、预处理、特征提取、模型评估等。
其中，语料库是指用于文本挖掘训练和测试的大规模文本数据集；标注是指对文本数据进行人工或自动加上标记，便于机器学习算法处理；预处理是指对文本数据进行清洗、分词、词性标注等操作，以便后续的分析和建模；特征提取是指从文本数据中提取出有用的特征，用于机器学习模型的训练和预测；模型评估是指对文本挖掘模型进行性能评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。
在哈尔滨工业大学的文本挖掘研究中，也有一些特定的专业术语和领域常用词汇。
比如，在金融领域的文本挖掘研究中，常用词汇包括股票、财报、金融新闻、市场行情等；在医疗领域的文本挖掘研究中，常用词汇包括症状、疾病、药物、临床试验等；在舆情分析领域的文本挖掘研究中，常用词汇包括舆情监控、事件分析、舆情预警等。
总的来说，在哈尔滨工业大学的文本挖掘研究中，常用词库涵盖了从基础的算法模型到具体的应用场景，涉及了多个领域和行业，反映了文本挖掘在信息处理和知识发现中的广泛应用。
这些常用词汇不仅反映了哈尔滨工业大学在文本挖掘领域的研究特色和深度，也为相关研究人员和学生提供了宝贵的学习资源。
实验室简介人工智能实验室的机器学习和自然语言处理研究
实验室简介人工智能实验室的机器学习和自然语言处理研究实验室简介：人工智能实验室的机器学习和自然语言处理研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的重要领域，而机器学习（Machine Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）则是人工智能中的两个核心技术。
本文将介绍人工智能实验室以及其在机器学习和自然语言处理领域的研究工作。
一、人工智能实验室简介人工智能实验室是一个专注于人工智能研究和应用的科研机构。
实验室的目标是推动人工智能技术的发展，探究和解决与之相关的各种问题。
为了实现这一目标，实验室聚集了一批具有深厚学术背景和丰富实践经验的研究人员，同时也与国内外的顶尖高校与企业保持合作与交流。
二、机器学习研究机器学习是人工智能中的核心技术之一，它通过分析和理解大量的数据，从而使计算机系统能够自动学习和改进性能，而无需明确的编程指令。
在人工智能实验室，我们的研究人员致力于开发和优化机器学习算法，提高算法的效率和准确性。
同时，研究人员还将机器学习技术应用于各个领域，如医疗、金融、交通等，以解决现实生活中的实际问题。
三、自然语言处理研究自然语言处理是人工智能中的另一个重要领域，它研究如何让计算机理解和处理人类语言。
在人工智能实验室，我们的研究人员着重于自然语言处理算法的开发和应用。
这些算法包括文本分类、信息抽取、机器翻译等，旨在提高计算机处理自然语言的能力。
通过自然语言处理的研究，我们可以构建智能问答系统、机器翻译系统等，为人们提供更好的语言交互体验。
四、实验室研究成果人工智能实验室在机器学习和自然语言处理领域已经取得了一系列重要的研究成果。
例如，在机器学习方面，我们研究并改进了各种经典的机器学习算法，如支持向量机、随机森林等；在自然语言处理方面，我们提出了一系列先进的文本分类和情感分析方法，取得了很好的效果。
第一章 自然语言处理概论ppt课件
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2010年秋季 Copyrights @ 2010. HIT. All Rights Reserved
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2010年秋季 Copyrights @ 2010. HIT. All Rights Reserved
哈尔滨工业大学计算机学院的 自然语言处理团队
起源
80年代初
王开铸教授，俄汉机器翻译 李生教授，汉英机器翻译
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心 哈工大-阿里巴巴联合实验室
本课程重点介绍统计语言处理技术，特别 是基于统计的汉语词法分析技术
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心 哈工大-阿里巴巴联合实验室
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2010年秋季 Copyrights @ 2010. HIT. All Rights Reserved
几个时间段（续）
六十多年
现为哈工大计算机学院语言技术研究中心 教授，博士生导师
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心 哈工大-阿里巴巴联合实验室
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2010年秋季 Copyrights @ 2010. HIT. All Rights Reserved
课程概貌
研究生专业必修课：自然语言处理 学时：32学时+16学时 授课方式：课堂讲授+课后上机练习 考察方式：闭卷考试 实验课
机器人HAL和Dave进行了如下对话：
Dave Bownman: Open the pod bay doors, HAL. (Dave Bownman：HAL, 请你打开太空舱的分离 门。)
HAL: I’m sorry Dave, I am afraid I can’t do that. (HAL：对不起，Dave，我恐怕不能这样做。)
哈工大自然语言处理研究进展
哈工大自然语言处理研究进展李生啥尔滨工业大学哈尔滨１５０００１摘要：本文阐述了自然语言处理研究的重要意义，介绍了哈尔滨工业大学在自然语言处理领域的研究仂史和研究现状．并综述了哈工大在该领域各方向的研究进展。
ＴｈｅＰｒｏｇｒｅｓｓｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｆＮａｔｕｒａＩＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｎＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏＩｏｇｙＬｉＳｈｅｎｇＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＨａｒｂｉｎ１５０００１柏鲫Ｒ橱：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｌｍｐｏｆｆａｎｃｅｏｆｎａ［１ｌｒ＇ｉｄｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃ∞ｓｍｇ（ＮＬＰ）ｆｉｒｓｔＷｅｐｒｅｓｅｎｔａｒｅｖｉｅｗＯｎｔｈｅｒｅｓｅｍ℃ｆｌｓｔａｇｅｓａｎｄｔｈｅ啦缸ｅ吣矗吐Ｉｅ·ａ时ａｌｘｍｔＮＬＰ他鬻ａ岫ｅｓｉｎＨａｒｂｉｎ／ｎ鲥ｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＨＩＴ）Ｔｈｅｆｉｅｌｄｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｅａｃｈｂｒａｎｃｈｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｉｓａｌｓｏｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．１．自然语言处理对计算机学科发展的贡献用计算机自动处理语言，是一个伴随着计算机而诞生的孪生兄弟。
从“行编辑”到“帖ｒｄ—ｓｔａｒ”再到现在的Ｏｆｆｉｃｅ，自然语言处理技术一直是推动着计算机应用不断普及和深入的一个重要推动力。
事实上，自然语言处理研究对于计算机学科发展的重要性远远不止于此。
首先，从理论上看。
语言是思维的外壳。
自然语言的自动处理研究正是计算机学者对＝１二人类智能的探索。
在这一探索过程中，计算机研究者逐渐认识到自然语言的处理是人工智能中最具挑战性的课题。
目前的自然语言处理，已经从初期的文字处理发展到语音识别、语音合成、ＯＣＲ识别、句法分析、自动文摘、问答系统、信息检索、机器翻译等多个研究分支。
所使用的技术也从初期的产生式系统发展到统计模型、机器学习等方法。
自然语言处理的研究成果不仅正在服务于各种应用，而且还促进了如生物信息学等一些新兴学科的发展。
如何利用超级计算机进行自然语言处理
如何利用超级计算机进行自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一项研究，旨在使计算机理解、解析和生成人类语言。
随着大数据时代的到来，海量的文本数据需要被高效地处理和分析，超级计算机的出现为NLP领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将探讨如何利用超级计算机进行自然语言处理，包括语言模型训练、文本分类和命名实体识别。
首先，利用超级计算机进行自然语言处理的关键之一是语言模型训练。
语言模型是NLP任务的基础，它能够为计算机提供对语言的理解和生成能力。
使用超级计算机可以加快语言模型的训练速度和提高模型的性能。
例如，可以利用超级计算机进行大规模的数据并行计算，通过分布式计算框架加快模型的训练过程。
超级计算机的高性能计算能力可以帮助我们更好地利用深度学习技术，使用更大规模的数据集进行训练，从而提高语言模型的准确性和泛化能力。
其次，超级计算机可以应用于文本分类任务。
文本分类是NLP中常见的任务之一，它通过将文本分为不同的类别，帮助人们更好地理解和组织大量的文本数据。
利用超级计算机的高速计算能力，可以快速处理大量的文本数据，并进行特征提取和模型训练。
此外，超级计算机还可以应用于多任务学习和迁移学习，通过利用多个超级计算机节点的计算能力，提高文本分类模型的效果。
最后，超级计算机在命名实体识别方面也具有广泛的应用。
命名实体识别是NLP中一个重要的任务，它涉及识别文本中的具体实体，如人名、地名、组织机构等。
借助超级计算机的强大计算能力，可以应用更复杂的模型和算法进行文本特征提取和实体识别。
超级计算机还可以通过并行计算和分布式计算提高命名实体识别的速度和准确性，将处理海量文本数据的时间缩短到可接受的范围。
总结而言，利用超级计算机进行自然语言处理可以极大地提高处理文本数据的效率和准确性。
通过超级计算机的高速计算能力和分布式计算框架，可以快速进行语言模型训练、文本分类和命名实体识别等任务。
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世界最大的自然语言处理和语音技术实验室——哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室赵铁军 朱聪慧/文哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室，以哈工大计算机学院语言技术研究中心为主要依托，由机器智能与翻译实验室、智能技术与自然语言处理实验室、信息检索实验室和语音处理实验室联合组成，由教育部和微软亚洲研究院联合支持并资助。
到目前为止，先后有200多名教师和学生加入实验室进行研究工作，是目前世界上规模最大的自然语言处理和语音技术实验室。
1 发展历程在微软亚洲研究院的成立之初，微软就与哈尔滨工业大学计算机学院开展了密切的合作，为如今深入广泛的合作打下了深厚的基础。
首先，早在2000年6月，哈工大80周年校庆之际，时任微软亚洲研究院院长的李开复博士和任哈工大党委书记的李生教授就对具体合作事宜达成了一致意见。
“哈工大-微软机器翻译技术联合实验室”在哈工大校庆期间揭牌，开辟了双方合作之路。
合作之初，哈工大方面的合作主体是机器智能翻译研究室，当时约有师生40人。
这是微软在中国设立的唯一的机器翻译联合实验室，随后的4年中，双方探讨并尝试了多种合作方式，并将其中成功的合作经验，延续至今。
例如：双方首先共同确定培养计划，然后哈工大派遣研究生到微软亚洲研究院实习，由微软亚洲研究院帮助培养；双方互相派遣学者访问，增进了解，互通有无；共同邀请国内外专家学者，举办研讨会，决定研究规划和研究策略；研究院将部分基础性研究，委托联合实验室进行；研究院资助联合实验室一定的相关软硬件等。
在这一阶段的探讨中，不仅积累了宝贵的合作经验，而且获得了丰硕的研究成果，具体包括双语(英汉)语料库词汇对齐工具研究、双语(英汉)语料库加工、双语(英汉)语料库自动对齐算法研究、翻译知识自动获取技术研究、便携式实例翻译系统、中英文统计句法分析器等研究课题和项目。
而且还培养了一批优秀的研究人员，这是双方合作的第一个高潮。
赵铁军教授在2004年6月，基于“哈工大-微软机器翻译技术联合实验室”所做出的成绩以及哈工大在语言语音处理研究方面的研究成果，将已有实验室进一步扩大成为必然。
2004年6月4日至6日，时值“哈工大-微软机器翻译联合实验室”成立4周年之际，微软亚洲研究院院长沈向洋博士等一行7人访问哈工大。
鉴于过去四年联合实验室取得的成绩，双方一致同意把合作范围从原来单纯的机器翻译进一步扩展到自然语言和语音技术的研究，“哈工大-微软机器翻译联合实验室”的名称也相应地改为“哈工大-微软自然语言处理及语音技术联合实验室”。
这是双方合作进一步深入和广泛的明显标志。
哈工大的合作主体，也由原来单独的机器智能与翻译研究室扩展到了智能技术与自然语言处理研究室、信息检索研究室和语音处理研究室，这不但丰富了双方合作所涉及的范围，而且也加强了联合实验室整体研究的能力，这种合作框架一直保留至今。
同年11月份，经教育部批准，联合实验室被批准为教育部重点实验室，这是我们与微软亚洲研究院合作历史上的里程碑，也是对我们之前合作的极大肯定，联合实验室的合作被提到了新的高度，从此双方合作更加正式规范，重点实验室正式诞生，双方的合作进入了第二个高潮。
在2006年7月，“教育部-微软语言语音重点实验室”深圳分部成立，双方开始共同探讨深入研究的新策略，这是双方合作过程中的一个重大尝试和突破，双方合作日益成熟。
2 人员构成与组织结构“哈工大语言语音教育部-微软重点实验室”现由李生教授(哈工大)、周明博士(微软)总体上负责和规划，并分别担任各方的主任；由王晓龙教授、赵铁军教授、韩纪庆教授和刘挺教授分别主持负责相关研究室的具体工作，担任副主任。
为了加强重点实验室的学术研究实力和研究氛围，我们还为此成立了学术委员会，包括微软亚洲研究院洪小文副院长在内的海内外多名知名专家担任委员，极大加强了重点实验室的整体研究实力。
重点实验室现有教师21人(其中教授7人，博导6人)，在校博士研究生51人，本部硕士研究生95人，深圳分部40余人以及部分本科生，构成了一个完善的立体的研究体系，重点实验室下设四个研究室和一个分部，分别是：机器智能与翻译研究室、智能技术与自然语言处理研究室、信息检索研究室、语音处理研究室和深圳分部(哈工大深圳研究生院)。
其中前四个研究室位于哈工大本部，主要致力于相关方向的科学研究，注重培养研究型人才；而深圳分部，主要侧重于将研究室的研究成果转化为实际应用，偏重培养工程型人才。
3 研究内容重点实验室研究领域广泛，主要集中在语言和语音两个重点上。
语言处理方向上的具体研究集中在智能中文信息处理平台设计与搭建，语句级中文输入法模型研究，机器翻译技术、资源、评价的研究，面向互联网的信息检索，问答系统、信息抽取与文本挖掘，自动文摘，词法、句法和语义分析，自然语言生成等，基本上涵盖了自然语言处理研究的各个方面；语音处理的具体研究围绕在顽健语音识别与声控技术，基于语音的信息安全技术和音频信息检索技术等方面。
在这些研究领域，重点实验室都投入了大量人力和物力进行相关研究。
其中“短语翻译对评价”由已经毕业的一位博士负责，在其攻读博士学位期间，曾在微软亚洲研究院实习。
短语翻译对是指互为翻译的源语言与目标语短朱聪慧语对，通常是从双语句对中获取的。
在抽取过程中，仅对源语言句子进行句法分析，以词对齐结果为依据获取源语言短语的译文。
由于在抽取过程要受到词对齐工具和汉语句法分析器精度的影响，因而在获取的等价对中会存在着大量的噪声。
必须对其进行评价以消除其中的噪声。
在抽出的等价对中，其左部是一个包含句法信息的汉语短语，右部是一个英语短语。
在过滤中，仅考虑源语言与目标语短语。
例如，在判断‘VO[靠/vg 窗户/ng]->near the window’是否为一个正确的短语翻译对时，仅考虑‘靠窗户->near the window’。
在对短语翻译对进行评分时，使用了短语译文直译率L(Phc,Phe)、短语对齐概率P(Phc|Phe)和短语长度差异L1,L2,L3,L4为消歧特征对短语翻译对进行评价。
同时以这六种消歧特征为基础，使用多种机器学习方法以提高评价的性能，最后通过深入研究，我们取得了比较好的实验结果，完全达到了任务确立之初的要求。
4 相关成果在双方的紧密合作下，重点实验室的研究能力得到了飞速发展，自2000年以来，重点实验室先后承担国家及部委科研项目近40项，其中国家863计划5项，国家自然科学基金重点项目1项，国家自然科学基金面上项目16项，部委项目15项，并且获得省部级科技进步二等奖6项，三等奖5项。
特别是在2005年，重点实验室承担的微软基金项目“复述技术研究”，经过加工提炼，获得国家自然科学基金的资助。
重点实验室和微软联合申请的基金“语音检索”的国家自然科学基金项目，也得到了微软的资助。
近2年内，重点实验室发表论文160余篇，其中在IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics，Bioinformatics等国际期刊上发表5篇论文；在国际人工智能大会IJCAI’2007上发表2篇论文，在国际计算语言学大会Coling/ACL’2006上发表3篇论文，在国际计算语言学大会ACL’2007上发表1篇论文；在国内重要期刊《中国科学》上发表1篇论文。
在这些发表的论文中，英文论文达到总量的40%。
重点实验室与研究院合作，在SIGIR、IJCAI和ACL等高水平国际会议上联合发表论10余篇。
在TREC 问答系统评测中，通过与全球30家参评单位，71个参评系统的角逐，取得了factoid问题评测中排名第五(国内参评单位中排名第一)，list问题评测中排名第七(国内参评单位中排名第一)的好成绩。
在历年的国家863评测中都取得了骄人的成果，具体包括：2003年文本分类系统获第1名和自动文摘评测第1名；2004年，文本分类系统再次获第1名；2005年，信息检索评测综合指标领先和词对齐第1名。
在2005国际SIGHAN汉语分词评测中，由重点实验室提供的ICSU词法分析系统获得微软语料开放测试第一名。
2006年9月，重点实验室开始向学术界免费开发共享语言技术平台LTP(Language Technology Platform)，该平台是基于XML的文本机内表示LTML(Language Technology Markup Language)，目前已经提供了9项自然语言处理关键技术模块，包括分词、词性标注、命名实体识别、词义消歧、句法分析、语义角色标注、指代消解、自动文摘、自动分类等，已有国内外70余家学术机构签署协议，共享了这个平台。
这些成绩的获得是我们研究能力不断提高的证明，也是双方成功合作的体现。
我们和微软亚洲研究院不但在研究项目上开展了广泛的合作，在学术交流上更是卓有成效。
2000年7月，加拿大蒙特利尔大学聂建云博士和微软亚洲研究院高剑峰博士来联合实验室讲学，并就如何撰写学术论文为研究生进行了实例点评。
2002年8月，联合实验室部分师生参加微软亚洲研究院在北京举行的自然语言处理培训班。
2002年12月，微软亚洲研究院自然语言计算组主任研究员周明博士访问哈工大，并为联合实验室师生作学术报告。
在重点实验室成立后，微软亚洲研究院先后为重点实验室作了10余次高水平的技术报告，特别是在微软亚洲研究院的支持下，重点实验室成功承办了2005和2006微软暑期自然语言处理技术方面的专题研讨班。
研讨班邀请了国际顶级学者，向全国的同行、学生开放，介绍国际自然语言处理技术的最新进展。
2005年6月1日到3日在哈尔滨工业大学举办了微软亚洲研究院信息抽取暑期研讨班。
来自全国20所大学的研究生和博士生以及教师参加了这次研讨班。
研讨班有四位主讲老师，他们是微软亚洲研究院自然语言组研究员牛成博士，新加坡国立大学教授黄伟道博士(黄伟道博士也是当年ACL大会的程序委员会的主席)、微软亚洲研究院语音组的研究员Frank Seide博士，以及美国南加州大学的林钦佑博士。
牛成博士主讲了信息抽取的基本技术、基本理论和应用。
黄伟道博士主讲了信息抽取中的从无结构和半结构的文本中抽取信息的技术和语义角色标注，Frank Seide博士主讲了语音信息的抽取和检索。
林钦佑博士主讲了信息抽取在自动文摘技术的应用。
在6月1日的开幕式中，哈工大的李生教授、哈工大计算机学院副院长王亚东教授致词，周明主任研究员代表微软亚洲研究院致词，参加会议的还有微软亚洲研究院的大学关系部门的马昕经理。
大会的最后一天就研讨班讲授的内容组织了练习，全部同学被分成10组。
每一组可以选择六道题中的一道题。
经过一个半小时的讨论之后，每一组选出一位代表上台作报告。
然后选出了两个表现优胜的组，颁发了奖品。