2016年12月10日下午，应阿里巴巴商学院的邀请，布兰迪斯大学薛念文教授在恕园1号楼901做学术讲座。讲座题为“Towards a universal meaning representation for natural language processing”。本次讲座由我院佘莉老师主持，我院新组建的语料库建设小组和学院研究生聆听了讲座。

用机器来理解自然语言语句的意义一直是自然语言处理（NLP）的重要目标之一，这类技术的发展尤其对NLP和人工智能具有变革性影响。随着机器学习成为该领域的主导方法，我们面临的挑战是定义一种意义表示的方法，这种表示方法可以一致地用于标注大量的、多种语言的自然语言数据，这些数据又可用于训练机器学习算法。此次交流中，教授简要介绍了几个语义标注项目，它们为潜在的普遍意义表示做了铺垫，这种普遍意义表示具有可扩展性、可学习性、可有效跨语言性，且具有足够的表现力来捕获自然语言语义的主要方面。

薛念文教授首先介绍了Abstarct Meaning Representation（AMR）的相关背景等基本内容，然后介绍了他在AMR方面的研究进展，主要是CAMR的相关模型方法分析。从深入的角度剖析了AMR的优点和不足，并注重介绍了Universal Meaning Representation的概念，以适应跨语言的研究需求。薛念文教授的报告高屋建瓴、鞭辟入里、深入浅出，薛教授与现场的老师同学们进行了交流互动，并耐心详细地回答了听众的提问，活跃了学术气氛，开阔了师生的视野。

薛念文是布兰迪斯大学计算机科学系、语言与语言学项目的教授。曾担任科罗拉多大学波尔得分校的语言学系和计算语言学及教育研究（CLEAR）中心的研究助理教授。曾在宾夕法尼亚大学的认知科学研究所和计算信息科学系进行博士后研究工作。在德拉瓦大学获得语言学博士学位。对计算语言学和自然语言处理方面具有广泛的研究兴趣。他致力于开发具有句法、语义、时序和话语信息的语料库，这些语料库是自然语言处理中的重要资源。他引领了汉语树库（Chinese TreeBank）、汉语命题库（Chinese Proposition Bank）和汉语语篇树库（Chinese Discourse TreeBank）的发展。 此外，他的研究还涉及使用统计和机器学习技术来解决自然语言处理问题。他在汉语分词，句法及语义自动分析，指代消解，语篇分析，机器翻译和生物医学自然语言处理等方面发表了100余篇论文。他的研究得到了美国国家科学基金会（NSF），IARPA和DARPA的支持。 目前，他是TALLIP的主编，语言资源和评测（LRE）及中研院语言科学（Lingua Sinica）编委。他还是国际计算语言学会议的项目主席及区域主席，目前是SIGHAN（汉语语言处理的ACL特殊兴趣小组）的主席/主席当选人。