李涓子清华大学教授

李涓子，女，清华大学教授、清华大学人工智能研究院知识智能研究中心主任。

中文名李涓子

工作单位清华大学人工智能研究院知识智能研究中心

职务主任

性别女

荣誉记录2020年3月19日，被教育部、国家语委授予“中国语言资源保护奖”先进个人称号。

…………………………………………………………………………………………………………………………………………

姓名：李涓子

职称：教授

电话：62781461

邮箱：lijuanzi@tsinghua.edu.cn

个人主页：http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/persons/ljz

教育背景

工学学士 (计算机科学与技术), 山西大学, 中国, 1986;

工学硕士 (计算机科学与技术), 山西大学, 中国, 1989;

工学博士 (计算机科学与技术), 清华大学, 中国, 2000.

社会兼职

清华大学计算机科学与技术系软件研究所：党支部书记

中国中文信息学会：专委会主任

清华大学人工智能研究院：知识智能中心主任

下一次搜索联合研究中心：执行主任

研究领域

知识图谱、新闻与社会网络挖掘

研究概况

我于2000年在清华大学获得博士学位，2001年博士后出站后留校工作至今。我的科研工作特点是融合语义Web、文本与社会网络挖掘技术，研究基于语义的内容管理关键技术，并应用于包括新闻、研究者社会网络和Web服务在内的多个领域。主要工作包括：

1. 基于语义的内容管理关键技术。在本体映射研究中，提出基于贝叶斯决策的多策略本体映射模型，解决了多种映射策略的融合问题；提出动态选择的多策略本体映射模型，解决了针对不同本体映射任务，动态选择映射策略的问题，并进一步提高了映射精度。研究成果发表在SIGMOD、Journal of Web Semantics（JoWS）和TKDE等国际重要学术期刊和会议上 。据Google Scholar统计，发表在JoWS上的论文被引用73次。在语义标注研究中，针对标注对象所具有的不同特点，研究不同的语义标注方法，提出基于规则、分类模型和序列模型的条件随机场的三类语义标注方法。这些标注方法已经成功应用于研究者个人信息、会议信息和公司信息的语义标注中，取得了良好的应用效果。上述研究工作得到国家自然科学基金和973项目的支持。

2. 新闻与社会网络挖掘。在新闻挖掘中，提出基于索引树和命名实体的话题发现和跟踪模型、基于话题的新闻分析模型，研究成果发表在SIGIR 2007，并在SIGKDD 2009上做demo演示；在社会网络挖掘研究中，提出面向专家的研究者社会网络搜索模型，并对专家发现、研究兴趣发现和会议挖掘等问题进行了深入研究。

3. 新闻领域XML数据处理应用研究。我是国家标准 “中文新闻信息标识语言（CNML）”（GB/T20092-2006）的第四起草人，并作为项目负责人，承担了CNML标准管理系统的研制任务。目前，该软件部署在新华社文字编辑系统、图片编辑系统、信息部多媒体编辑系统、多媒体数据库、视音频编辑系统、产品生成系统等重要业务系统中，全面满足了技术建设和日常运维的需求。该项目获得“2009年王选新闻科学技术进步二等奖”。

研究课题

国家重点研发计划：融合大数据与人类常识的开放域多语言知识图谱构建（2018-2021）

国家重点基础研究发展计划（973计划）：融合三元空间的中文语言知识与世界知识获取和组织（2014-2018）

国家自然科学基金项目：面向大规模多源数据的人物画像和定位分析关键技术（2018-2021）

国家自然科学基金项目：大规模知识关联和文本语义计算方法及应用验证（2016-2020）

国家自然科学基金项目：多语言多模态知识图谱关键技术研究及其应用（2017-2019）

国家自然科学基金项目: 大规模动态本体映射模型研究 (2010-2012)

奖励与荣誉

2017年北京市科技进步一等奖

2013年人工智能学会科技创新一等奖

2013年电子学会自然科学二等奖

2011年王选新闻科学技术进步奖一等奖

学术成果

[1] 《Mining User Generated Content》

[2] 《Semantic Mining in Social Networks》

[3] Jiaxin Shi, Lei Hou, Juanzi Li, Zhiyuan Liu, Hanwang Zhang: Learning to Embed Sentences Using Attentive Recursive Trees. AAAI （2019）

[4] Jiaxin Shi, Chen Liang, Lei Hou, Juanzi Li, Zhiyuan Liu, Hanwang Zhang:

DeepChannel: Salience Estimation by Contrastive Learning for Extractive Document Summarization. AAAI（2019）

[5] Jiaxin Shi, Hanwang Zhang, Juanzi Li:Explainable and Explicit Visual Reasoning over Scene Graphs. CVPR（2019）

[6] Hailong Jin, Lei Hou, Juanzi Li, Tiansi Dong: Attributed and Predictive Entity Embedding for Fine-Grained Entity Typing in Knowledge Bases. COLING 2018: 282-292（2018）

[7] Yixin Cao, Lei Hou, Juanzi Li, Zhiyuan Liu:Neural Collective Entity Linking. COLING 2018: 675-686（2018）

[8] Yixin Cao, Lei Hou, Juanzi Li, Zhiyuan Liu, Chengjiang Li, Xu Chen, Tiansi Dong:Joint Representation Learning of Cross-lingual Words and Entities via Attentive Distant Supervision. EMNLP 2018: 227-237（2018）

[9] Xin Lv, Lei Hou, Juanzi Li, Zhiyuan Liu:

Differentiating Concepts and Instances for Knowledge Graph Embedding. EMNLP 2018: 1971-1979（2018）

[10] Jiangtao Zhang, Juanzi Li, Xiao-Li Li, Yixin Cao, Lei Hou, Shuai Wang: Is a Common Phrase an Entity Mention or Not? Dual Representations for Domain-Specific Named Entity Recognition. DASFAA (1) 2018: 830-846（2018）

[11] Jing Zhang, Jie Tang, Yuanyi Zhong, Yuchen Mo, Juanzi Li, Guojie Song, Wendy Hall, Jimeng Sun:StructInf: Mining Structural Influence from Social Streams. AAAI 2017: 73-80（2017）

[12] Linmei Hu, Juanzi Li, Liqiang Nie, Xiaoli Li, Chao Shao: What Happens Next? Future Subevent Prediction Using Contextual Hierarchical LSTM. AAAI 2017: 3450-3456（2017）

[13] Liangming Pan, Chengjiang Li, Juanzi Li, Jie Tang: Prerequisite Relation Learning for Concepts in MOOCs. ACL (1) 2017: 1447-1456（2017）

[14] Yixin Cao, Lifu Huang, Heng Ji, Xu Chen, Juanzi Li: Bridge Text and Knowledge by Learning Multi-Prototype Entity Mention Embedding. ACL (1) 2017: 1623-1633（2017）

[15] Yan Zhang, Thomas Paradis, Lei Hou, Juanzi Li, Jing Zhang, Haitao Zheng: Cross-Lingual Infobox Alignment in Wikipedia Using Entity-Attribute Factor Graph. International Semantic Web Conference (1) 2017: 745-760（2017）

[16] Jing Zhang, Jie Tang, Cong Ma, Hanghang Tong, Yu Jing, Juanzi Li, Walter Luyten, and Marie-Francine Moens. Fast and Flexible Top-k Similarity Search on Large Networks. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 2017, Volume 36, Issue 2, Article No. 13. (if =1.3) [PDF]

[17] Linmei Hu, Bin Zhang, Lei Hou, Juanzi Li:Adaptive online event detection in news streams. Knowl.-Based Syst. 138: 105-112 (2017)

[18] Lei Hou, Juanzi Li, Xiao-Li Li, Jie Tang, and Xiaofei Guo. Learning to Align Comments to News Topics. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 2017, Volume 36, Issue 1. (if =1.3) [PDF]