中国中文信息学会成立于1981年6月。钱伟长、甄健民、安其春等为主要发起人。

中国中文信息学会是依法成立并经中国科学技术协会接纳的科学技术工作者的学术性群众团体,是具有独立社团法人资格的国家一级学会。

学会的宗旨是提倡辨证唯物主义,坚持实事求是的科学态度,贯彻“百花齐放,百家争鸣”的方针,充分发扬民主,开展学术上的自由讨论。团结中文信息处理学科的广大科技工作者及海外学术界朋友,为促进学科发展、繁荣我国中文信息处理事业而努力。

中国中文信息学会是党领导下的科技工作者的群众组织,是党和政府联系科技工作者的桥梁和纽带。在不断深化改革,继续拓展新的工作领域的同时,进一步树立学术交流主渠道、科普工作主力军、国际民间科技交流重要代表和“科技工作者之家”的鲜明社会形象,努力建成具有中国特色的科技工作者自己的组织。

学会的学术研究内容是利用计算机对汉语的音、形、义等语言文字信息进行的加工和操作,包括对字、词、短语、句、篇章的输入、输出、识别、转换、压缩、存储、检索、分析、理解和生成等各方面的处理技术。中文信息处理学科是在语言文字学、计算机应用技术、人工智能、认知心理学和数学等相关学科的基础上形成的一门新兴的边缘学科。

学会始终把开展国内外学术交流作为中心工作,并开展技术咨询服务、办好学会刊物,编辑出版学术书刊等。中国中文信息学会和挂靠单位中国科学院软件研究所联合主办的学术刊物是《中文信息学报》。

2011年12月产生学会第七届理事会:

理事长:李生
      副理事长:黄河燕 刘庆峰 刘迎建 施水才 孙乐 孙茂松 吾守尔•斯拉木 徐 波 张桂平
      秘书长:孙 乐

2006年11月产生学会第六届理事会:

理事长:倪光南
      副理事长:曹右琦(女,常务副理事长) 陈肇雄 李 生 刘迎建 孙茂松 徐 波 赵 琛
      秘书长:孙 乐

VIP内容

《中文信息处理发展报告》(2021)是中国中文信息学会召集领域专家对中文信息处理学科方向和前沿技术的阶段性梳理。本发展报告的定位是深度科普,旨在向政府、企业、媒体等对中文信息处理感兴趣的社会各界人士简要介绍相关领域的基本概念和应用方向,向高等院校、科研院所和高新技术企业中从事相关工作的专业人士介绍相关领域的前沿技术和发展趋势。

《中文信息处理发展报告》(2021)继续沿用《中文信息处理发展报告》(2016)的编撰思路:对近年来本专业领域内的学科方向进行系统总结梳理,对未来一段时期的前沿技术趋势进行展望。按照各个专业委员会发展历程,结构安排上分为汉字字形信息、速记、计算语言学、少数民族语言文字信息处理、机器翻译、信息检索技术、语音信息技术、社会媒体处理、知识图谱领域、医疗健康与生物信息、网络空间大搜索技术、隐私计算、开源情报技术、自然语言生成与智能写作、情感计算等 15 个专业领域分别进行表述。各个专业领域统一从研究背景与意义、领域发展现状与关键科学问题、领域关键技术进展及趋势、领域产业发展现状及趋势、总结及展望等 5 个部分进行总结梳理和趋势展望。因此,本发展报告既可作为中文信息处理领域的总体发展研究报告使用,亦可作为每个专业领域独立的发展研究报告单独使用。 本发展报告的每个专业领域部分由各个专业技术委员会组织本专业领域内专家和学术团队协同撰写完成,由学会秘书处组织相关专家负责对初稿反馈意见,最后校核、编排、统一成文。 参与本发展报告撰写工作的主要专家如下: 汉字字形信息:张建国等。 速记:廖清等。 计算语言学:车万翔等。 少数民族语言文字信息处理:吐尔根·依布拉音等。 机器翻译:张家俊、黄书剑、李军辉、王瑞、何中军、苏劲松、冯冲、肖桐、史晓东、余正涛、张民等。 信息检索技术:窦志成、范意兴、郭嘉丰、何向南、黄民烈、刘畅、刘奕群、毛佳昕、任昭春、徐君、严睿、殷大伟、张帆、张鹏等。 语音信号技术:郑方、贾珈、王东、徐明星、吴志勇、周强、程星亮等。 社会媒体处理:刘挺、唐杰、林鸿飞、黄萱菁、沈华伟、冯仕政、陈慧敏、刘知远、12丁效、李斌阳、万怀宇、魏忠钰、秦兵、王素格、刘康、夏睿、蔡毅、黄民烈、沈浩、张伦、朱旭琪、孟天广、谢幸、杨洋、杨成、何婷婷、付瑞吉、王明文、彭敏、徐睿峰、邱伟云、左家莉、伍大勇、张洪忠、张伟男、张华平、王彦皓、蔡佳豪、赵鑫、王啸等。 知识图谱领域:陈华钧 、程龚 、韩先培 、侯磊 、胡伟、李涓子、李炜卓、刘康 、刘铭、漆桂林 、秦兵、王昊奋、许斌 、张文、赵军等。 医疗信息处理技术:陈清财、汤步洲、户保田、陈俊杰、闫峻等。 网络空间大搜索技术:贾焰、李爱平、王晔、仇晶等。 隐私计算:李风华、李晖、邱卫东、牛犇、邹德清等。 开源情报技术:刘科伟、殷复莲、黄永峰、张震、杨震、杨忠良、马谅、文盖雄、夏睿、丁效、齐中祥、管磊、于锐、韩先培等。 自然语言生成与智能写作:黄民烈、万小军、高扬、冯骁骋、严睿、宋睿华、段楠、赵铁军、饶高琦、杨沐昀、肖欣延、吴华、李国东、李丕绩等。 情感计算:秦兵 、徐睿峰、朱廷劭、夏睿 、刘斌 、赵妍妍 、李斌阳等。

由于时间仓促,加之篇幅和视角所限,难免挂一漏万,仅供有志于中文信息处理事业的同仁和青年学者们参考研判,并期待让我们携手同行,再创中文信息处理事业的新辉煌!

中国中文信息学会 2021 年 12 月

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We consider approximation algorithms for packing integer programs (PIPs) of the form $\max\{\langle c, x\rangle : Ax \le b, x \in \{0,1\}^n\}$ where $c$, $A$, and $b$ are nonnegative. We let $W = \min_{i,j} b_i / A_{i,j}$ denote the width of $A$ which is at least $1$. Previous work by Bansal et al. \cite{bansal-sparse} obtained an $\Omega(\frac{1}{\Delta_0^{1/\lfloor W \rfloor}})$-approximation ratio where $\Delta_0$ is the maximum number of nonzeroes in any column of $A$ (in other words the $\ell_0$-column sparsity of $A$). They raised the question of obtaining approximation ratios based on the $\ell_1$-column sparsity of $A$ (denoted by $\Delta_1$) which can be much smaller than $\Delta_0$. Motivated by recent work on covering integer programs (CIPs) \cite{cq,chs-16} we show that simple algorithms based on randomized rounding followed by alteration, similar to those of Bansal et al. \cite{bansal-sparse} (but with a twist), yield approximation ratios for PIPs based on $\Delta_1$. First, following an integrality gap example from \cite{bansal-sparse}, we observe that the case of $W=1$ is as hard as maximum independent set even when $\Delta_1 \le 2$. In sharp contrast to this negative result, as soon as width is strictly larger than one, we obtain positive results via the natural LP relaxation. For PIPs with width $W = 1 + \epsilon$ where $\epsilon \in (0,1]$, we obtain an $\Omega(\epsilon^2/\Delta_1)$-approximation. In the large width regime, when $W \ge 2$, we obtain an $\Omega((\frac{1}{1 + \Delta_1/W})^{1/(W-1)})$-approximation. We also obtain a $(1-\epsilon)$-approximation when $W = \Omega(\frac{\log (\Delta_1/\epsilon)}{\epsilon^2})$.

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