刘杰

2021年05月27日 10:11  点击:[]

基本信息

姓名:刘杰

性别:

所属部门:自动化与智能科学系

行政职务:机器智能研究所所长

职称:教授

学历:博士

所学专业:计算机科学与技术

办公电话:

电子邮件:jliu AT nankai.edu.cn

研究方向:机器学习;数据挖掘;大数据分析

个人简介

刘杰, 博士,南开大学人工智能学院教授。研究领域包括机器学习与数据挖掘方面的基础研究,以及面向自然语言处理、大语言模型、网络挖掘、视频图像理解等方面的应用研究。在KDD、AAAI、IJCAI、ICDM、TKDE、TIST等国际顶级会议和期刊发表论文多篇。曾获ICDAR 2011/2012 Book Structure 竞赛亚军,ICMLC Zadeh奖,NLPCC 2017最佳论文奖,2017中国高校计算机大赛移动开发赛一等奖,2017CCF大数据与计算智能大赛特等奖及一等奖。主持国家自然科学基金项目、天津市自然科学基金,并与大型国企及代表性互联网企业开展多项深入合作,相关成果获得2017年天津市科技进步二等奖。        

     
【工作经历】        
2007.9~2008.9 公派访问学者 加州大学,圣克鲁兹分校        
2007.9~2008.3 项目合作 NEC美国研究院 (加州,美国)        
2009.5~2011.12 讲师 南开大学 计算机与控制工程学院        
2012.1~2017.12  副教授 南开大学 计算机与控制工程学院        
2012.8~2013.2 访问学者 微软亚洲研究院        
2015.11~2016.11 访问学者 罗格斯,新泽西州立大学        
2017.12~今         教授 南开大学 人工智能学院        

     
【研究兴趣】        
机器学习、大语言模型、数据挖掘算法的理论研究;        
工业、商业大数据分析,自然语言处理、模式识别等应用问题研究。        
     
【招生信息】        
有志于从事大语言模型、数据挖掘、人工智能领域的研究与工程,具有较强的自我驱动力的计算机相关专业背景的同学,可与我取得联系。欢迎随时到实验室参观交流,咨询到实验室实习、创新项目、学生竞赛及攻读研究生事宜。    实验室毕业生掌握最前沿的大模型、数据挖掘等人工智能理论和应用能力,就业去向包括阿里、腾讯等头部互联网/人工智能企业,也包括国家电网、银行等重要行业的领军企业。
     
主页:    dm.nankai.edu.cn      


科研项目、成果、获奖、专利

【基金项目】:

  1. 国家重点研发计划课题:数据驱动的知识要素挖掘与表达方法,主持

  2. 国家重点研发计划课题:海量科学数据集和知识要素的数字对象封装模型

  3. 国家自然科学基金:面向大规模图预训练模型的知识迁移关键问题研究,主持

  4. 国家自然科学基金:基于跨模态生成模型的网络表征学习方法研究,主持

  5. 国家自然科学基金:基于潜在出行主题模型的民航旅客大数据挖掘与分析,主持

  6. 国家自然科学基金:基于深度学习的结构化预测模型研究,主持

  7. 天津市科技重大专项与工程:融合多源信息的防疫大模型研究,主持

  8. 天津市科技重大专项与工程:基于跨模态意义理解的电力业务智能描述方法研究,主持

  9. 天津市科技重大专项与工程:基于人工智能的电网调度机器人关键技术研究,主持

  10. 天津市科技支撑计划项目:面向智慧城市的电力大数据分析及示范应用,主持

  11. 天津自然科学基金:基于深度语义学习的社交话题分析,主持             

  12. 百度合作项目:基于短文本聚类的搜索引擎查询日志挖掘。 

             

【授权专利】

一种基于对比监督和跨阶段蒸馏的通用信息抽取方法

一种基于预训练模型的完全生成式知识问答对生成方法

一种基于标签和文本块注意力机制的极限多标签分类数据增强方法

一种基于多头自注意力机制的实体关系抽取方法

一种基于多图神经网络联合学习的工作技能预测方法

一种基于技能感知多注意力机制的招聘启事生成方法

一种基于对偶的序列到序列生成的论文网络表示学习方法

一种基于同步神经网络的意见二元组抽取方法

多时间尺度时间序列协同预测模型的构建方法

基于多模态深度玻尔兹曼机的微博话题表示及主题发现方法

一种基于主题模型的多因素融合民航旅客出行预测方法

一种基于自适应Dropout非负矩阵分解的特征学习模型

一种基于在线医疗问答信息的文本挖掘方法 

一种基于深度卷积条件随机场的人体动作识别方法    

      
【荣誉获奖】            

2018 天津市科技进步二等奖

2017  天津市科技进步二等奖

2022 中文大规模自然语言理解榜单CLUE,KgCLUE1.0:大规模知识图谱问答,AI领域权威榜单 第一名

2022 中文大规模自然语言理解榜单CLUE,语义匹配榜,AI领域权威榜单 第一名

2022 百度千言榜单,语义解析,AI领域权威榜单 第一名

2017 CCF“大数据与计算智能大赛”, 一等奖、CCF综合特等奖、优秀指导教师奖            
2017全国高校计算机大赛移动应用创新赛,一等奖、优秀指导教师奖            
2012年微软亚洲研究院“铸星计划”            
NLPCC 2016 Best paper            
ICMLC 2015 Best paper            
NLPCC 2015情感分析任务第一名            
ICDAR 2013竞赛 国际第二名               


撰写论文、专著、教材等

近期主要论文:

  1. Xingyang He, Jie Liu*, Yutai Duan. 2D Transformer: Extending Large Language Models to Long-Context With Few Memory. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS). 2025.(SCI一区)

  2. Jie Liu*, Chunhai Zhang, Zhicheng He, Wenzheng Zhang, and Na Li. 2025. Network-to-Network: Self-Supervised Network Representation Learning via Position Prediction. IEEE Trans. on Knowl. and Data Eng (TKDE). 37, 3 (March 2025), 1354–1365.(SCI一区)

  3. Yutai Duan, Jie Liu*, Shaowei Chen, Liyi Chen, Jianhua Wu, G-Prompt: Graphon-based Prompt Tuning for Graph Classification. Information Processing and Management (IP&M). 2024.(SCI一区)

  4. Yutai Duan, Jie Liu*, Shaowei Chen, Jianhua Wu, Contrastive Fine-tuning for Low-resource Graph-level Transfer Learning. Information Sciences. 2024.(SCI一区)

  5. Shaowei Chen, Shuaipeng Liu,Jie Liu. Type-Specific Modality Alignment for Multi-Modal Information Extraction. IEEE Signal Process. Lett. 31: 1525-1529.

  6. Na Li, Zhicheng He, Jie Liu*, Jiaying Xie. Network Embedding with Dual Generation Tasks.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, TKDE 2022.(SCI一区)

  7. Shaowei Chen, Haoran Wang, Jie Liu, Jiahui Wu. DASH: An Agile Knowledge Graph System Disentangling Demands, Algorithms, Data Resources, and Humans. The 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2022). (CCF B类)

  8. Chunhai Zhang, Jie Liu*, Kai Dang, Wenzhang Zhang. Multi-Scale Distillation from Multiple Graph Neural Networks. The 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022). (CCF A类)

  9. Shaowei Chen, Yu Wang, Jie Liu*, Yuelin Wang. Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction.The 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2021). (CCF A类)

  10. Zhicheng He, Jie Liu*, Kai Dang, Fuzhen Zhuang, Yalou Huang. Leveraging Maximum Entropy and Correlation on Latent Factors for Learning Representations. Neural Networks.

  11. Jie Liu*, Shaowei Chen, Bingquan Wang, Jiaxin Zhang, Na Li, and Tong Xu. Attention as Relation: Learning Supervised Multi-head Self-Attention for Relation Extraction. The 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2020) (CCF A类)

  12. Liting Liu,  Jie Liu*, Wenzheng Zhang, Ziming Chi, Wenxuan Shi, and Yalou Huang. Hiring Now: A Skill-Aware Multi-Attention Model for Job Posting Generation. In 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) (CCF A类)

  13. Shaowei Chen, Jie Liu*, Yu Wang, Wenzheng Zhang, and Ziming Chi. Synchronous Double-channel Recurrent Network for Aspect-Opinion Pair Extraction. The 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) (CCF A类)

  14. Jie Liu*, Zhicheng He, and Yalou Huang. Hashtag2Vec: Learning Hashtag Representation with Relational Hierarchical Embedding Model. IJCAI 2018. (CCF A类)

  15. Jie Liu*, Zhicheng He, Lai Wei, and Yalou Huang.  Content to Node: Self-translation Network Embedding. In the 24th ACM SIGKDD  2018. (CCF A类)

  16. Jie Liu*, Bin Liu,  Yanchi Liu,  Huipeng Chen, Lina Feng,  Hui Xiong,  and Yalou Huang. Personalized Air Travel Prediction: A Multi-factor Perspective. In ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)

  17. Jie Liu, Caihua Liu, Yalou Huang: Multi-granularity sequence labeling model for acronym expansion identification. Inf. Sci. 378: 462-474 (2017)(SCI一区)

  18. Chen Xing, Wei Wu, Yu Wu, Jie Liu, Yalou Huang, Ming Zhou, Wei-Ying Ma: Topic Aware Neural Response Generation. AAAI 2017: 3351-3357 (CCF A类)

  19. Caihua Liu, Jie Liu, Zhicheng He, Yujia Zhai, Qinghua Hu, Yalou Huang: Convolutional neural random fields for action recognition. Pattern Recognition 59: 213-224 (2016)(SCI一区)

  20. Yuan Wang, Jie Liu, Yalou Huang, Xia Feng: Using Hashtag Graph-Based Topic Model to Connect Semantically-Related Words Without Co-Occurrence in Microblogs. IEEE TKDE. 28(7): 1919-1933 (2016)(A类期刊)(SCI一区)

  21. Chen Xing, Yuan Wang, Jie Liu, Yalou Huang, Wei-Ying Ma: Hashtag-Based Sub-Event Discovery Using Mutually Generative LDA in Twitter. AAAI 2016: 2666-2672 (CCF A类)

  22. Jiajun Chen, Jimeng Chen, Jie Liu, Yalou Huang. PSCAN:a parallel structural clustering algorithm for networks, ICMLC 2013(最佳学生论文)

  23. Caihua Liu, Jie Liu, Yalou Huang, Handwritten Words Recognition with Sequential Convolutional Neural Network, ICMLC 2013

  24. Yuan Wang, Liu Jie, Jimeng Chen, Yalou Huang. Finding Similar Queries Based on Query Representation Analysis. World Wide Web Journal(WWWJ), 2013. (SCI)

  25. Jimeng Chen, Yuan Wang, Jie Liu, and Yalou Huang. Modeling Semantic and Behavioral Relations for Query Suggestion. In WAIM 2013.(B类)

  26. Jie Liu, Jimeng Chen, Yi Zhang, Yalou Huang: Learning conditional random fields with latent sparse features for acronym expansion finding. CIKM 2011: 867-872 (CCF B类)

  27. Jie Liu, Kai Yu, Yi Zhang, Yalou Huang, Training Conditional Random Fields Using Transfer Learning for Gesture Recognition.  IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2010) , Sydney, 2010.(CCF B类)

  28. Min Lu, Maoqiang Xie, Jie Liu, Yalou Huang, Cost-sensitive Listwise Ranking Approach, The 14th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), 2010.7.

  29. 王扬, 黄亚楼, 谢茂强, 刘杰, 卢敏, 廖振. 多查询相关的排序支持向量机融合算法.  计算机研究与发展, Vol.47.

  30. Jie Liu, Yang Wang, Dong Li, Yalou Huang. An Efficient Ranking SVM based on the Transitivity of Partial Order. In Proceedings of the 8th International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC 2009). Baoding, China. July, 2009.

  31. Jie Liu, Kai Yu, Yi Zhang, Yalou Huang, Feature Learning for Conditional Random Fields and its Application to Gesture Recognition. Technical Report UCSC-SOE-08-18, University of California, Santa Cruz, 2008.


讲授课程

机器学习

数据结构

多媒体技术与应用(本科、研究生);

大数据计算与应用

自然语言处理(研究生)

面向对象程序设计

社会兼职

【学术服务】            

国际会议程序委员会委员(PC Member)            
IJCAI(A类)            
PAKDD(C类)            
CCF Big Data            
IEA-AIE( Special Session Chair)            
期刊评审            
Neural Networks (SCI二区)            
World Wide Web Journal(SCI二区)            
         
【学会参与】            
CCF自然语言处理专委执行委员            
中文信息学会青工委委员            
人工智能学会机器学习专委通讯委员            






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