徐君

徐君，中国科学院计算技术研究所研究员。徐君的研究兴趣集中于将机器学习技术应用于信息检索，在重要的国际学术会议和期刊（如：TOIS，JMLR，SIGIR，WWW，WSDM，ACL等）上发表论文40余篇，获得美国专利授权8项，其发表的论文被提名参评SIGIR 17 Test of Time Award，提出的算法被知名信息检索开源软件Lemur所采用，被多本信息检索教科书收录。

近年来，深度学习在信息检索及相关领域取得了巨大成功，与此同时，基于深度学习的语义匹配技术也取得了长足的进步。本次讲座将总结介绍近几年新出现的基于深度学习的语义匹配技术，聚焦于研究者们在单词和句子两个级别上所进行的研究，具体而言，在单词级别，将介绍为弥补不单词之间的语义鸿沟所进行的分布式语义表达方法；在句子级别，将介绍为捕获句子之间的邻近度匹配模式而提出的端到端匹配学习模型。最后讲座将讨论语义匹配的潜在的应用以及未来的研究方向。

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