我院成功举办“软件自动化与自然语言处理技术交叉研讨会”

2017-12-12   

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    20171211日,我院计算机科学与技术系主办的“软件自动化与自然语言处理技术交叉研讨会”在学院308会议室举行。应学院王英林教授的邀请,美国辛辛那提大学助理教授牛楠(Nan Niu)博士、复旦大学软件学院副院长彭鑫教授、上海交通大学计算机科学与工程系赵海副教授、复旦大学计算机科学与软件学院肖仰华副教授、上海财经大学王英林教授、美国辛辛那提大学博士研究生王文韬、我院硕博连读研究生王明出席了会议,并做了精彩学术报告。会议由我院计算机科学与技术系主任王英林教授主持,我院教师、研究生及校外听众等30多人出席会议听取了报告。

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    会议首先由王英林教授致辞介绍了本次研讨会的目的。他在致辞中指出,财经、金融领域是最早采用信息化软件的领域之一,财经软件是当今推动财经、金融创新的重要驱动力之一。软件是人类知识与智能的结晶,软件开发过程异常复杂,耗费大量人力物力,因此软件自动化很早就得到了人们的关注。大数据时代软件作用日益重要,随着人工智能技术的发展,软件自动化这一领域的研究也在不断升温。从人工智能领域来说,自然语言作为人类知识的主要载体,对其进行自动分析也是人们多年来追求的目标,近年来随着语料库的不断丰富、经验与模型的积累以及计算能力的不断提升,对自然语言的处理已有相当进展,成为当前研究的热点。从两者结合的角度看,在软件开发过程中,由于需求、业务逻辑、案例、代码注释等通常用自然语言来表述,因此软件过程自动化、智能化与自然语言处理有着自然结合点。为此,本次研讨会有两个目的,一方面让大家了解这两个领域的实际问题和挑战,另一方面希望促进这两个领域专家学者的相互交流,推动合作研究。

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    辛辛那提大学助理教授牛楠博士在会议上做了“需求跟踪应用过程中的灰色链接”的报告。他介绍了不同任务对需求跟踪的影响,通过实证研究,揭示了“灰色链接”现象。这一发现在创建、维护和使用可追溯性时,对开发人员的任务和上下文智能识别具有非常重要应用价值。

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    复旦大学彭鑫教授在会议上做了“面向智能化软件开发的代码大数据分析”的报告。他介绍了他的团队采用智能化手段辅助软件开发过程的研究成果,包括有效支持代码检索、推荐和生成等智能化开发要求的技术方法。他分析了面向智能化软件开发的代码大数据分析的主要问题和挑战,提出了一个基于程序分析、统计学习和知识推理的代码大数据分析技术框架,介绍了当前的研究进展。

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    上海财经大学王英林教授在会议上做了“软件产品线需求的自动分析方法”的报告。他首先介绍了软件产品线开发目的及其重要性,分析了通过自然语言处理方法对用户需求进行分析的主要困难和挑战,详述了他的项目组在这一领域所做工作,包括早期采用基于规则的分析方法,到近来采用机器学习方法对自然语言表达的用户需求进行分析的有关实验。

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    上海交通大学赵海副教授在会议上做了“语义分析:从语法依赖到深度学习”的报告。他回顾了语义分析近年来的实验进展,介绍了早期的语义分析完全依赖于全解析的句法树特征输入或者结构信息,而最近深度学习引入显示了不依赖于句法树信息的模型可以带来性能提升,展示了独立于句法进行语义分析的可能性。

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    复旦大学肖仰华副教授在会议上做了“基于知识图谱的机器语言认知关键技术及应用”的报告。他在报告中指出,知识图谱、深度学习等技术的飞速发展,使得机器理解人类语言日益可能,并在智慧搜索、机器智脑以及智慧商务等一系列实际应用中日益彰显其应用价值。他系统介绍了复旦大学知识图谱研究小组在机器语言认知方面的研究进展,以及相关技术的落地应用。

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    除了上述专家学者的精彩报告之外,本次研讨会还特别邀请了两位博士研究生在会上分享研究体会。辛辛那提大学博士生王文韬同学做了“基于回归模型的开源软件安全需求识别方法”的学术报告,上海财经大学硕博连读研究生王明同学做了“汽车评论细粒度挖掘”的学术报告。

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    本次研讨会学术报告内容充实精彩,与会听众认真聆听,交流环节所提问题深入、讨论热烈,大家收获很大。一整天的会议报告近7个小时,会议到结束时,师生们均仍意犹未尽。本次研讨会促进了不同院校以及计算机学科不同子领域间的学术交流,开阔了师生们的眼界,为我院推进计算机科学与技术/软件工程学科建设奠定了良好基础。

 

文:刘资颖

图:罗舜欣