Prof. Dr. Yufang Hou (侯玉芳教授) 是一位自然语言处理 (NLP) 和计算语言学领域的优秀学者。她在篇章理解 (discourse processing), 计算辩论 (computational argumentation), 事实核查 (fact-checking), 学术文档处理 (scholarly document processing), 信息抽取 (information extraction) 方面具有丰富的研究经验。
侯玉芳教授将于今年11月加入奥地利跨学科创新技术大学 IT:U, 任职终身创校教授。她同时也在IBM欧洲研究院(爱尔兰)担任高级研究员。侯博士于2015年到2019年期间作为核心成员参与了IBM研究院重大挑战项目Project Debater的研发工作。此前,侯博士曾在达姆施塔特工业大学UKP实验室担任兼职高级讲师和访问教授,并作为主要导师联合指导博士生。
侯玉芳教授将领导IT:U大学的NLP实验室开展前沿的NLP 研究,开发稳健且值得信赖的 NLP 技术,以改善人机交互和人际互动,并解决现实世界中的问题。IT:U大学NLP实验室的研究重点包括大语言模型治理 (LLM governance), 跨文档 NLP (cross-document NLP), 知识与推理 (knowledge and reasoning) 以及面向教育、社会科学、人文学科和科学发现的人本化 NLP 应用 (human-centred NLP applications for education, social sciences, humanities, and scientific discovery)。
IT:U奥地利跨学科创新技术大学 (IT:U - Interdisciplinary Transformation University Austria, https://it-u.at/en/) 是欧洲首批专注于科学、商业和社会数字化转型的公立大学之一。学校提供了一种全新的数字化学习方式。通过基于项目的包容性技术教育方法,学校为来自广泛学科背景的学生提供应对全球挑战所需的数字技能。
学校位于奥地利东北部城市林茨 (Linz, Austria)。林茨是上奥地利州的首府,也是奥地利的第三大城市。它距离奥地利首都维也纳约150公里(乘火车约需1个半小时),距离德国慕尼黑约200公里(乘火车约需3小时)。
我们邀请热爱自然语言处理 (NLP) 和机器学习的博士生和博士后加入我们的研究团队。
主要研究方向包括但不限于:
Governance of Large Language Models (LLM)
We will focus on evaluating and mitigating undesirable LLM behaviors, such as building LLM evaluation benchmarks and understanding the behaviors of LLMs with real-world knowledge conflicts.
示例论文:
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[TACL 2024]
Holmes: A Benchmark to Assess the Linguistic Competence of Language Models
https://arxiv.org/abs/2404.18923
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[NeurIPS 2024 D&B]
WikiContradict: A Benchmark for Evaluating LLMs on Real-World Knowledge Conflicts from Wikipedia
https://arxiv.org/abs/2406.13805
Computational Argumentation and Fact-checking
We aim to combine argument mining and fact-checking technologies to combat real-world misinformation, such as detecting health and science misinformation.
示例论文:
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[EMNLP 2022] Missing Counter-Evidence Renders NLP Fact-Checking Unrealistic for Misinformation
https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.397/
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[ACL 2024] Missci: Reconstructing Fallacies in Misrepresented Science
https://aclanthology.org/2024.acl-long.240/
The goal is to develop reliable cross-document NLP techniques to support scientific research activities, including generating slides from scientific papers, building scientific leaderboards, generating citation text, synthesizing biomedical studies, and analyzing causal relations between scientific research concepts.
示例论文:
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[NAACL 2021] D2S: Document-to-Slide Generation Via Query-Based Text Summarization
https://aclanthology.org/2021.naacl-main.111/
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[ACL 2019] Identification of Tasks, Datasets, Evaluation Metrics, and Numeric Scores for Scientific Leaderboards Construction
https://aclanthology.org/P19-1513/
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[ACL 2024] Systematic Task Exploration with LLMs: A Study in Citation Text Generation
https://aclanthology.org/2024.acl-long.265
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[ACL SRW 2024] Beyond Abstracts: A New Dataset, Prompt Design Strategy and Method for Biomedical Synthesis Generation
https://aclanthology.org/2024.acl-srw.42/
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[EMNLP 2023] A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and Why?
https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.142
We aim to develop techniques that can effectively represent both explicit and implicit knowledge to perform complex reasoning tasks in situated contexts, such as designing a fallacious reasoning framework for misrepresented science and building an argumentation knowledge graph.
示例论文:
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[ACL 2024] Missci: Reconstructing Fallacies in Misrepresented Science
https://aclanthology.org/2024.acl-long.240/
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[AAAI 2020] End-to-End Argumentation Knowledge Graph Construction
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/6231
招聘岗位:
三位博士生和两位博士后
IT:U Phd and PostDoc Program
截止日期:
2024年11月30日
招聘官网详见:
https://it-u.at/en/research/research-groups/natural-language-processing/
候选人需具备计算机科学、语言学、人工智能或相关领域的硕士学位,并对自然语言处理、深度学习等方向有扎实的基础知识和浓厚的研究兴趣。博士生将在导师(PI)的指导下,逐步独立发展自己的研究议程,开展跨学科研究,并在自然语言处理及相关领域的顶级学术会议上发表多篇研究论文。此外,博士生还需承担适量的教学任务。
候选人需具备计算机科学或相关领域的博士学位,并在自然语言处理、深度学习等方向具有相关的研究经验。同时,候选人应具备在自然语言处理以及相关领域顶级学术会议上发表高水平论文的能力。博士后研究员将独立开展研究并撰写学术论文,承担部分教学任务,参与共同指导博士生和硕士生、以及科研经费的申请工作。