崔艺珍
崔艺珍 | |
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出生 | 1977年(46—47岁) 韩国 |
母校 | 首尔大学(BS) 康乃尔大学(PhD) |
奖项 | 麦克阿瑟奖(2022) |
网站 | 官方网站 |
科学生涯 | |
机构 | 石溪大学 华盛顿大学 |
论文 | Fine-grained opinion analysis : structure-aware approaches(2010) |
崔艺珍(韩语:최예진,1977年—)[1]是华盛顿大学韦斯纳-斯立夫卡计算机科学讲座教授。她的研究涉及自然语言处理和电脑视觉。
早年生活和教育
崔艺珍出生于韩国。她曾就读于首尔大学[2]。在获得计算机科学学士学位后,崔艺珍移居美国,进入康乃尔大学攻读研究生。在那里,她与克莱尔·卡迪一起研究自然语言处理。获得博士学位后,崔艺珍进入石溪大学担任计算机科学助理教授[3]。在石溪大学,崔艺珍开发了一种识别虚假酒店评论的统计技术[4]。
职业生涯
2018年,崔艺珍加入艾伦人工智慧研究院[5]。她的研究旨在赋予电脑对书面语言的统计理解能力[6]。她对神经网路及其在人工智慧中的应用产生浓厚的兴趣。她开始建立一个知识库,后来被称为机器常识图谱(ATOMIC)。当她完成ATOMIC的创建时,语言模型产生预训练转换器2(GPT-2)已经发布[7]。ATOMIC并未使用语言规则,而是在神经网路中结合不同语言的表征[7]。
2020年,崔艺珍被授予布雷特·赫尔塞尔教授职位,直到2023年成为计算机科学系主任[8][9]。从那时起,她就开始利用常识变换器(COMET)和GOFAI。这种方法结合了符号推理和神经网路[7]。她所发展的计算模型可以检测出语言中不利于弱势族群的偏见[10]。例如一项研究表明,女性电影角色被描绘得不如男性角色强大[6]。
2023年,崔艺珍成为韦斯纳-斯立夫卡计算机科学讲座教授[9]。
荣誉
- 国际电脑视觉大会马尔奖(2013)[11][12]
- IEEE人工智慧关注人物(2016)[11]
- Facebook ParlAI 研究奖(2017)[13]
- 安妮塔·博格早期职业奖(2018)[10]
- 人工智慧促进协会优秀论文奖(2020)[14]
- 神经信息处理系统大会优秀论文奖(2021)[15]
- 计算语言学协会时间测验论文奖(2021)[16]
- 国际计算机视觉与模式识别会议朗盖特-希金斯奖(2021)[17]
- 计算语言学协会北美分会最佳论文奖(2022)[18]
- 国际机器学习大会优秀论文奖(2022)[19]
- 麦克阿瑟奖(2022)[20]
- 计算语言学协会最佳论文奖 Best Paper Award(2023)[21]
部分出版
- Ott, Myle; Choi, Yejin; Cardie, Claire; Hancock, Jeffrey T. Finding Deceptive Opinion Spam by Any Stretch of the Imagination. Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Portland, Oregon, USA: Association for Computational Linguistics). 2011: 309–319 [2024-03-28]. Bibcode:2011arXiv1107.4557O. ISBN 9781932432879. S2CID 2510724. arXiv:1107.4557 . (原始内容存档于2020-08-24).
- Kulkarni, Girish; Premraj, Visruth; Ordonez, Vicente; Dhar, Sagnik; Li, Siming; Choi, Yejin; Berg, Alexander C.; Berg, Tamara L. BabyTalk: Understanding and Generating Simple Image Descriptions. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2013, 35 (12): 2891–2903 [2024-03-28]. CiteSeerX 10.1.1.225.5228 . ISSN 1939-3539. PMID 22848128. doi:10.1109/TPAMI.2012.162. (原始内容存档于2024-04-29).
- Choi, Yejin; Cardie, Claire; Riloff, Ellen; Patwardhan, Siddharth. Identifying sources of opinions with conditional random fields and extraction patterns. Proceedings of the conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing - HLT '05. Morristown, NJ, USA: Association for Computational Linguistics. 2005: 355–362 [2024-03-28]. doi:10.3115/1220575.1220620 . (原始内容存档于2024-01-01).
参考资料
- ^ University of Washington computer science professor Yejin Choi wins $800K 'genius grant' – GeekWire. 12 October 2022 [2024-03-28]. (原始内容存档于2024-02-25).
- ^ Yejin Choi. Stanford HAI. [2020-10-01]. (原始内容存档于2024-07-08) (英语).
- ^ Yejin Choi. www3.cs.stonybrook.edu. [2020-10-02]. (原始内容存档于2024-04-15).
- ^ Asian American: Yejin Choi Devises Method to Detect Fake Reviews Goldsea. goldsea.com. [2020-10-02]. (原始内容存档于2024-08-18).
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- ^ 6.0 6.1 Snyder, Alison. Trying to give AI some common sense. Axios. 15 March 2018 [2020-10-01] (英语).
- ^ 7.0 7.1 7.2 Common Sense Comes to Computers. Quanta Magazine. 30 April 2020 [2020-10-01]. (原始内容存档于2021-03-09) (英语).
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