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杨燕

副教授教师

计算机科学与技术学院      

个人资料

  • 部门: 计算机科学与技术学院
  • 毕业院校: 华东师范大学
  • 学位: 博士
  • 学历: 博士研究生
  • 邮编: 200062
  • 联系电话: 62233635
  • 传真:
  • 电子邮箱: yanyang@cs.ecnu.edu.cn
  • 办公地址: 华东师范大学理科大楼B座703室
  • 通讯地址:

教育经历

本科 计算机科学与技术 华东师范大学计算机系

硕士 系统分析与集成 华东师范大学计算机系

博士 计算机应用 华东师范大学计算机系

工作经历

华东师范大学计算机科学与技术学院


个人简介

社会兼职

研究方向

研究方向为自然语言处理和知识计算,研究兴趣为多技能对话系统,着重将知识与自然语言结合研究医疗、教育、金融等应用场景的自然语言理解、小样本知识抽取、知识引导的预测推理、约束对话生成等任务。

招生与培养

开授课程

本科生:

    自然语言处理导论

    知识分析及应用

    科学计算与编程基础

    计算机前沿技术研讨

    编程导论

    Python程序设计

    C程序设计基础

硕士生:

    自然语言处理与实践

    知识分析及实践

科研项目

主持和参加部分的项目:


企业项目,企业智能情报分析系统,2022/01-2023/01

企业项目,面向垂域的信息抽取和知识图谱构建及推理,2021/03-2022/10

省部级项目,20511101205,面向胰腺癌早期筛查与分级诊疗的知识图谱构建技术研究,2020/10-2022/09

省部级项目,18511105502,虚拟角色智能对话生成系统关键技术研究,2018/07-2020/06

省部级项目,201602024,基于医疗大数据的智能机器人辅助诊断系统,2016/11-2018/12

国家科技支撑,2012BAH74F02,大规模跨屏互动新媒体服务支撑技术研究,2012/12-2015/11

省部级项目,12dz1500205,面向NGB 的智能业务分析关键技术研究及系统研制,2012/09-2014/09

省部级项目,44033472,面向宽带网络的用户行为分析与个性化信息推送技术研究,2006/10-2008/09


学术成果

博士,副教授,主要研究方向为语言认知与知识计算,包括自然语言处理、知识图谱以及对话系统,在国内外核心刊物和国际会议发表学术论文SCI/EI检索论文四十篇,获得10余项发明专利授权,获得2次上海市科技进步二等奖,作为项目责任人主持了1项国家科技支撑项目和4项上海市科委经信委重大重点科研项目以及多项企业课题,作为主要研究人员参与了10余项国家级和上海市级科研项目。

已发表的部分会议论文:

 

[1].   B. Li, B. Wang, P. Zhuang, H. Cao, S. Wu, Z. Tan, S. Gao, P. Li, W. Jin, Z. Shao, K. Zheng, L. Wu, B. Gao, Y. Wang, H. Jiang, S. Guo, L. He*, Y. Yang*, G. Jinzz*, A novel staging system derived from natural language processing of pathology reports to predict prognostic outcomes of pancreatic cancer: a retrospective cohort study. Int J Surg (2023).IF15.3)(IJS-final.pdf

[2].   Ming Gu, Yan Yang, Chengcai Chenand Yu Zhou. State Value Generation with Prompt Learning and Self-Training for Low-Resource Dialogue State Tracking ACML2023.

[3].   Z. TanYan Yang* et al., Prompt Enhanced Generative MRC Framework for Pancreatic Cancer NER, 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), Las Vegas, NV, USA, 2022, pp. 817-820.

[4].   Yupei Du, Qi Zheng, Yuanbin Wu*, Man Lan, Yan Yang*, Meirong Ma. Understanding Gender Bias in Knowledge Base Embedding Understanding Gender Bias in Knowledge Base Embeddings. ACL (1) 2022: 1381-1395

[5].   J. Zhang, Y. Yang*, C. Chen, L. He, and Z. Yu. KERS: A Knowledge-Enhanced Framework for Recommendation Dialog Systems with Multiple Subgoals. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2021, pages 1092–1101.

[6].   Yucheng Li, Yan Yang*, Qinmin Hu, Chengcai Chen, Liang He. An Argument Extraction Decoder in Open Information Extraction. Advances in Information RetrievalAdvances in Information Retrieval ECIR 2021 pp 313-326.

[7].   .J. Zhang, Y. Sun, Y. Zhang*, W. Xu, J. Ying, Y. Yang, M. Lan, M. Ma, H. Yuan, and J. Zhu. RoKGDS: A Robust Knowledge Grounded Dialog System. NLPCC 2021: 377–387.

[8].   Daomiao Song, Ailian Fang, Yan Yang,A Context-Aware Model with Flow Mechanism for Conversational Question Answering, ICONIP 2021.

[9].   .Jiaying Hu, Yan Yang*, Chencai Chen, Liang He, Zhou Yu:SAS: Dialogue State Tracking via Slot Attention and Slot Information Sharing. ACL 2020: 6366-6375.

[10].J. Zhang, Y. Yang*, C. Chen, L. He, and Z. Yu Generating Emotional Social Chatbot Responses with a Consistent Speaking Style. NLPCC 2020,57-68.

[11].Pei Huo, Yan Yang*, Jie Zhou, Chengcai Chen, Liang He:TERG: Topic-Aware Emotional Response Generation for Chatbot. IJCNN 2020: 1-8.

[12].Lei Zhan, Yan Yang*, Pinpin Zhu, Liang He, Zhou Yu:Using Dilated Residual Network to Model Distantly Supervised Relation Extraction. DASFAA (3) 2019: 500-504.

[13].Yun Li, Yan Yang*, Yong Deng, Qinmin Vivian Hu, Chengcai Chen, Liang He, Zhou Yu:Dependent Multilevel Interaction Network for Natural Language Inference. ICANN (4) 2019: 9-21.

[14].Qi Zhang, Yan Yang*, Chengcai Chen, Liang He, Zhou Yu:Knowledge Adaptive Neural Network for Natural Language Inference. IJCNN 2019: 1-8.

[15].Weijie An, Qin Chen, Yan Yang*, Liang He:Knowledge Memory Based LSTM Model for Answer Selection. ICONIP (2) 2017: 34-42.

[16].Lu Chen, Jie Zhou, Liang He, Qin Chen, Jiacheng Zhang, Yan Yang:Modeling User-Item Profiles with Neural Networks for Rating Prediction. ICTAI 2017: 301-308.

[17].Xin Ouyang, Yan Yang*, Liang He, Qin Chen, Jiacheng Zhang:Representation Learning with Entity Topics for Knowledge Graphs. KSEM 2017: 534-542.

[18].Weijie An, Mengfei Shi, Xin Ouyang, Yan Yang*, Qinmin Hu, Liang He:ECNU at 2016 LiveQA Track: A Parameter Sharing Long Short Term Memory Model for Learning Question Similarity. TREC 2016.

[19].Zhijin Wang, Yan Yang*, Qinmin Hu, Liang He:An Empirical Study of Personal Factors and Social Effects on Rating Prediction. PAKDD (1) 2015: 747-758.

[20].Weiqian Zhang, Weijie An, Jinchao Ma, Yan Yang*, Qinmin Hu, Liang He:ECNU at TREC 2015: LiveQA Track. TREC 2015.

[21].Yan Yang, Qinmin Hu, Liang He, Minjie Ni, Zhijin Wang:Adaptive Temporal Model for IPTV Recommendation. WAIM 2015: 260-271.

[22].Zhijin Wang, Yan Yang*, Liang He, Junzhong Gu:User Identification within a Shared Account: Improving IP-TV Recommender Performance. ADBIS 2014: 219-233.

[23].Qin Chen, Yan Yang*, Qinmin Hu, Liang He:Locating Query-oriented Experts in Microblog Search. SMIR@SIGIR 2014: 16-23.

[24].Yan Yang, Liang He, Xueming Cai:A dynamic trust evaluation algorithm based on subjective logic in pervasive computing environment. ICARCV 2008: 1078-1083.


 

已发表的期刊论文:

[1].   [1].   B. Li, B. Wang, P. Zhuang, H. Cao, S. Wu, Z. Tan, S. Gao, P. Li, W. Jin, Z. Shao, K. Zheng, L. Wu, B. Gao, Y. Wang, H. Jiang, S. Guo, L. He*, Y. Yang*, G. Jinzz*, A novel staging system derived from natural language processing of pathology reports to predict prognostic outcomes of pancreatic cancer: a retrospective cohort study. Int J Surg (2023). doi: 10.1097/JS9.0000000000000648.[影响因子:15.3]

[2].   陈妍,杨燕*,孙宇翔,庄鹏杰,陈成才,贺樑.基于用户预期情绪感知策略选择的情感支持对话系统,中文信息学报 2023.

[3].   Zhang, Yushi, Yan Yang*, Ming Gu, Feng Gao, Chengcai Chen and Liang He. “CEG: A joint model for causal commonsense events enhanced story ending generation.” PLOS ONE 18 (2023): n. pag.

[4].   张骏,杨燕*,霍沛,孙宇翔,李程烽,李勇,知识感知的多类型对话推荐.中文信息学报 2021 Vol. 35 (5): 110-117.

[5].   张凉,杨燕*,陈成才,贺樑. 基于多视角对抗学习的开放域对话生成模型[J]. 计算机应用研究,2021,38(2):372-376.

[6].   Yongcheng Wu, Xin Lin, Yan Yang*, Liang He:Cleaning uncertain graphs via noisy crowdsourcing. World Wide Web 22(4): 1523-1553 (2019).

[7].   Jianfeng Yu, Yan Yang*, Chengcai Chen, Liang He, Zhou Yu:DAFA: Dialog System Domain Adaptation With a Filter and an Amplifier. IEEE Access 8: 45041-45049 (2020).

[8].   陈素,杨燕*,胡琴敏,贺樑,陈成才.医学领域中基于注意力机制的查询扩展.计算机系统应用,2019,28(8):197-203.

[9].   史梦飞,杨燕*,贺樑,陈成才.基于Bi-LSTMCNN并包含注意力机制的社区问答问句分类方法.计算机系统应用,2018,27(9):157-162.

[10].杜泽宇,杨燕*, 贺樑基于中文知识图谱的电商领域问答系统[J]. 计算机应用与软件, 2017(05):159-165.

[11].杨燕霍晓骏贺樑赞助商式广告推荐系统中数据稀疏问题的研究[J]. 小型微型计算机系统, 2015(9):1993-1997.

[12].杨燕,顾君忠.联邦式LDAP目录服务系统的研究与实现[J].计算机应用,2004(6):51-53.

 


荣誉及奖励

2016年《基于智能问答的智能服务机器人关键技术及应用》获得上海市科技进步二等奖

指导学生参加科研竞赛:

2021年 语言与智能技术竞赛(LIC21)多技能对话竞赛三等奖 (5/862参赛队)

2021年 语言与智能技术竞赛(LIC21)多形态信息抽取三等奖 (5/2148参赛队)

2020年 CCF大数据与计算智能大赛 千言多技能对话竞赛二等奖 (3/2802参赛队)

2020年 中国计算语言学大会智源-京东多模态对话挑战大赛三等奖 (6/434参赛队) 

2020年 语言与智能技术竞赛 面向推荐的对话任务第三名 (3/1065参赛队)

2017年 TREC 社区问答 排名1

2017年 讯飞杯 阅读理解填空类 排名1


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