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[实习信息] 【发论文的靠谱实习】搜狗搜索-问答组招聘研究实习生

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发表于 2019-11-29 11:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
l  研究方向:
主要研究方向是问答和文本生成,主要技术是机器阅读理解和序列生成方法以及文本匹配。
l  主要业务:
我们组主要负责搜狗搜索立知项目、百科问答项目、提问推荐项目以及问题生成项目。
l  工作内容:
我们主要招聘研究实习生,对NLP 的前沿问题进行研究并发表论文。研究方向(不仅限于)机器阅读理解(MRC)、文本生成(NLG)。希望能在业内顶级会议ACL,SIGIR,IJCAI,AAAI,KDD等会议上发表论文。
l  任职要求:
希望最好是有NLP的研究背景的研究生或博士生,熟悉当前主流深度学习模型并能够有实现能力。英语写作过关。
l  实习时间/地点:
长期短期均可,希望能够有六个月的实习时间。地点在北京五道口(搜狐网络大厦)。实习期满后表现良好者可以转为正式员工。
l  联系方式: 请发简历至wangbingning@sogou-inc.com
l  合作人员:
王炳宁(研究员):目前主要负责搜狗搜索问答单页面抽取、问题生成业务。博士毕业于中国科学院自动化研究所,获得中文信息学会2019年优秀博士论文,以第一作者在ACL,SIGIR,IJCAI,AAAI等顶级人工智能、自然语言处理会议上发表论文8篇。
Bingning Wang, Shangmin Guo, Kang Liu, Shizhu he and Jun Zhao, Employing External Rich Knowledge for Machine Comprehension, (IJCAI 2016)
Bingning Wang, Kang Liu, and Jun Zhao, Inner Attention based Recurrent Neural Networks for Answer Selection. (ACL 2016-Long)
Bingning Wang, Kang Liu, and Jun Zhao, Conditional Generative Adversarial Networks for Commonsense Machine Comprehension. (IJCAI 2017),
Bingning Wang, Kang Liu, and Jun Zhao, Deep Semantic Hashing with Multi-Adversarial Training. (CIKM 2018, Long)
Bingning Wang, Ting Yao, Qi Zhang, Jingfang Xu, Zhixing Tian, Kang Liu and Jun Zhao, Document Gated Reader for Open-Domain Question Answering. (SIGIR-2019, Long)
Bingning Wang, Ting Yao, Qi Zhang, Jingfang Xu, Zhixing Tian, Kang Liu and Jun Zhao, Unsupervised Story Comprehension with Hierarchical Encoder-Decoder." (ICTIR 2019).
Bingning Wang, Ting Yao, Qi Zhang, Jingfang Xu, Xiaochuan Wang, ReCO: A Large Scale Chinese Reading Comprehension Dataset on Opinion, (AAAI 2020).
Bingning Wang, Ting Yao, Qi Zhang, Jingfang Xu, Xiaochuan Wang, Neural Question Generation with Answer Pivot, (AAAI 2020).

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