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智能信息检索与挖掘
围绕构建“个人智能信息助手”的关键科学和技术问题,联合北京地区高校和科研机构的优秀学者联合攻关,显著推进智能信息检索与挖掘的研究,逐渐形成该领域的“北京学派”
科研团队介绍
研究成果展示
大规模图文预训练模型“文澜”
文继荣团队
融合互联网链接结构的预训练模型
窦志成团队
RRL: 一种基于规则表示学习的可解释性分类模型
王建勇团队
开发通用黑盒优化系统 OpenBox 并开源发布
崔斌团队
突破概率排序准则的排序模型
徐君团队
基于自举代表性词预测的信息检索预训练模型B-PROP
郭嘉丰团队
基于虚拟环境的强化学习离线优化排序模型
刘奕群团队
基于风格模仿的音频驱动唇形合成方法
贾珈团队
用图神经网络的方法解决计算难的图问题
邹磊团队
具有可认证鲁棒性的图神经网络对抗免疫策略
沈华伟团队
基于“集合生成网络”的端到端知识抽取模型
刘康团队