哈工大SCIR荣获CCL 2021最佳英文论文奖

中国计算语言学大会（The China National Conference on Computational Linguistics, CCL）创办于1991年，是中国中文信息学会(CIPS)的旗舰会议。在刚刚结束的第二十届中国计算语言学大会（CCL 2021）中，哈工大社会计算与信息检索研究中心（SCIR）论文Incorporating Commonsense Knowledge into Abstractive Dialogue Summarization via Heterogeneous Graph Networks荣获最佳英文论文奖，作者为冯夏冲博士生，冯骁骋副教授，秦兵教授。

论文介绍

对话作为一种人与人之间的交流方式，其背后由大量的常识知识作为支撑。对话中的参与者通过结合常识知识理解对话上文，做出回复。这种常识知识一方面指明了对话背后蕴含的深层含义，另一方面也建立了句子与句子之间的隐式交互关系。对于对话摘要来讲，常识知识可以表达高层抽象概念，可以十分有效的帮助生成式摘要，提高简洁度和凝练性。除此以外，常识知识还可以作为句子之间的隐式交互关系，建立说话人之间的交互以及起到消歧作用。

模型图

本论文针对对话摘要这一任务，探索了常识知识的融入与建模，并设计了一种基于异构图神经网络的摘要生成模型，证明了常识知识的融入与异构性建模对于该任务的重要性，同时也证明了常识知识可以有效提升模型应用于新领域的泛化能力。论文链接：https://aclanthology.org/2021.ccl-1.86/，模型、代码均已开源：https://github.com/xcfcode/DHGN

作者介绍

冯夏冲，哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心博士生，导师为秦兵教授，指导教师为冯骁骋副教授。曾在ACL、IJCAI等会议发表学术论文，获博士生国家奖学金等荣誉。

冯骁骋，哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心青年拔尖副教授、博士生导师。在ACL、AAAI、IJCAI、TKDE等国际会议及期刊发表论文20余篇。论文引用数量超过1400次，曾获中国中文信息学会优秀博士学位论文奖、黑龙江省科技进步二等奖一项，入选中国科协青年人才托举工程。

秦兵，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授、博士生导师。哈尔滨工业大学社会计算与信息检索中心主任。主持多项国家自然科学基金以及国家科技部863项目。科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目管理专家组成员，中国中文信息学会理事。入选“2020年度人工智能全球女性及AI 2000最具影响力学者榜单”和“福布斯中国2020科技女性榜”。

本期责任编辑：冯骁骋

本期编辑：牟虹霖

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