由中国中文信息学会主办（CIPS），CIPS情感计算专委会、南宁师范大学广西人机交互与智能决策重点实验室承办的CIPS走进高校活动，将于2022年5月29日在南宁师范大学召开，并同步开放腾讯会议线上会议室。

组织主席：

元昌安 （广西科学院）

隆广庆 （南宁师范学院）

闭应州 （南宁师范学院）

组织秘书：

黄发良 （南宁师范学院)

参会方式：

1、腾讯会议号：884-800-291

2、参会须知：实名进入腾讯会议（具体格式为姓名+高校名称）

特邀报告简介

演讲嘉宾：徐睿峰

徐睿峰 哈尔滨工业大学（深圳）教授

报告题目：文本情感计算进展和展望

报告摘要：文本情感计算以分析、理解、生成文本中的人类情感为目的，是人工智能研究中的核心问题之一。近年来其研究内涵和外延不断扩大，正在从传统的文本情感分类与要素抽取向更深层次的文本情感理解和理解交互不断深入。本次报告主要介绍文本情感计算领域的最近进展，主要包括文本情感分类、隐式情感分析、细粒度情感分类、情感原因发现、立场分析、情感文本生成等问题上的研究进展，以及对发展未来趋势的一些展望。

嘉宾简介：哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院教授、博士生导师。亚洲自然语言处理联合会(FNLP)亚洲语言资源委员会主席。中国人工智能学会理事、青年工作委员会副主任，中国中文信息学会情感计算专委会（筹）秘书长，中国计算机学会自然语言处理专委会副秘书长。长期从事自然语言处理、文本情感计算、社交媒体挖掘等方面的研究。出版英文学术专著2本，译著1本，发表TKDE，TOIS，TAC，TASLP，TCVST，TCBB等国际期刊论文40余篇，AAAI，IJCAI，ACL，SIGIR, WWW, MM等国际会议论文100余篇。获教育部高等院校科技进步奖二等奖、黑龙江省科学技术进步奖二等奖、中国人工智能学会优秀博士论文指导教师，深圳市优秀教师。

冯时 东北大学 副教授

报告题目：对话系统中用户情绪的诱发与调节

报告摘要：情绪智能指的是个体监控自己及他人的情绪和情感，并识别、利用这些信息指导自己的思想和行为的能力。心理学家认为，情绪智能包括四个层次，即感知和表达情绪能力、使用情绪的能力、理解情绪的能力、调节情绪的能力。近年来，对话系统在识别、表达情绪等方面已经取得了突破性的进展，然而现有的情绪闲聊与共情对话生成模型往往是被动地、响应式地回复用户的语句，能够积极主动影响用户情绪状态的对话生成研究尚处于起步阶段。本报告将从对话系统中用户情绪反应预测、用户情绪状态诱发等方面对该领域研究工作进行介绍，并对迈向更深层次情绪智能，即情绪调节研究所面临的挑战进行讨论。

嘉宾简介：副教授，博士，博士生导师。2011年于东北大学获计算机软件与理论博士学位，2009年至2010年间赴香港中文大学担任研究助理。目前担任中国中文信息学会青年工作委员会委员，中国中文信息学会社会媒体处理专委会委员，中国中文信息学会情感计算专委会委员。主要从事情感分析与对话系统方向的研究。作为项目负责人承担（完成）国家自然科学项目2项，参与国家重点研发项目子课题1项，国家自然科学基金面上项目4项，973子课题1项。近年来在计算机学会A类/B类期刊会议发表论文20余篇，获得辽宁省科技进步二等奖1项，参编教材3部。

冯骁骋 哈尔滨工业大学计算学部，副教授，博士生导师。

报告题目：大模型背景下的自然语言生成技术研究。

报告摘要：近年来随着深度学习技术的快速发展，特别是预训练语言模型的出现使得自然语言生成领域发生了巨大变革。随着模型参数的不断增多文本流畅性和连贯性获得了显著提升，促进了生成技术的应用落地。然而，自然语言生成技术除了需要表达流畅之外更重要的是研究写什么和怎么写的问题，以及如何使得生成模型具有可解释性和可控能力。本次报告主要围绕这一系列问题进行展开，在简要介绍生成任务和预训练模型的同时，重点讨论如何帮助大模型对任务特征进行有效学习，提升可解释性，以及如何有效对模型生成文本进行长度和风格的控制。最后，对当前自然语言生成领域挑战进行简要总结并对未来发展趋势进行展望。

嘉宾简介：哈尔滨工业大学计算学部社会计算与信息检索研究中心副教授、博导。2018年1月获得哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业博士学位。研究兴趣包括自然语言处理、文本生成、机器翻译等。在ACL、AAAI、IJCAI、TKDE、等CCF A/B类国际会议及期刊发表论文30余篇。据Google学术统计，论文引用数量超过2000次； NIPS、ICML、AAAI、IJCAI、ACL等国际会议程序委员会高级/普通成员；担任鹏城国家实验室双聘副研究员、中国中文信息学会自然语言生成与智能写作专委会副秘书长等。

周德宇，东南大学计算机学院，教授，博导。

报告题目：事件信息驱动的隐式情感分析研究

报告摘要：隐式情感分析是情感分析的重要组成部分。发掘文本中的隐含情感，可以避免对用户情绪产生误判、或制定不恰当的产品策略，进一步促进情感分析相关领域的应用。我们认为在隐式情感分析中，事件信息是引起句子情感的关键部分。为此，本报告围绕以事件信息为中心的隐式情感分析展开，简要介绍了如何基于 FrameNet 语义词典构建标注事件信息的隐式情感分析数据集，并在此基础上介绍我们提出的一种基于事件表示学习的隐式情感分析方法。

嘉宾简介：东南大学计算机学院教授，博导。从事自然语言处理等相关研究。主要围绕如何利用统计模型、机器学习方法来表示语言的不确定性和多样性，研究相关模型在文本分类、事件抽取与表示、情感分析与观点挖掘等若干领域上的应用。发表论文60余篇。

杨亮，大连理工大学计算机科学与技术学院，助理教授，硕士生导师。

报告题目：修辞型文本隐式情感分析研究

报告摘要：隐式情感表达作为文本中存在的一种重要的语言现象，如何对其进行识别与分析现已成为情感分析研究领域的一项重要挑战。本次报告将对如何分析隐式情感表达中几种常见的修辞手法（隐喻、双关、反讽）进行探讨，为开展面向修辞型的隐式情感分析研究与应用提供参考与展望。

嘉宾简介：杨亮，大连理工大学计算机科学与技术学院博士、助理教授、硕士生导师。研究方向为自然语言处理、情感计算、数据挖掘等。主持国家自然科学基金1项、国家重点研发计划子课题项目2项，博士后基金1项。在自然语言处理领域顶级会议，如ACL、EMNLP、WWW、IJCAI等发表多篇论文，发表SCI论文20余篇。中国中文信息学会情感计算专委会执委，社会媒体处理专委会委员，中国计算机学会中文信息技术专业委员会委员，中国人工智能学会离散智能专委会委员。

夏睿，南京理工大学计算机学院，教授，博士生导师

题目：文本情感信息抽取

摘要：文本情感计算可以看作一种主观性自然语言处理任务。传统自然语言处理更多地以客观事实为基础，包含文本分类、信息抽取、文本生成等代表性任务；文本情感计算则以主观情感为基础，它从简单的情感情绪的分类，逐渐扩展到了情感信息抽取、情感文本生成等更复杂的任务。本报告将从属性级情感分析、情绪溯因分析两个方面，汇报我们近几年在文本情感信息抽取方面所做的一些初步工作。

报告人简介：夏睿，南京理工大学计算机学院教授、博导。研究领域为自然语言处理、文本情感计算。在领域重要期刊和会议发表论文50余篇、出版学术专著2部，主持国家及省部级课题10余项，获得ACL2019杰出论文奖、COLING2020最佳论文候选、中国中文信息学会青年创新奖一等奖、江苏省计算机学会青年科技奖等荣誉。