曾碧卿教授

职称：教授

yh533388银河

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自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠！

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个人简介

曾碧卿，博士，教授。主要研究方向：智能软件、自然语言处理、人工智能、大数据。

现任yh533388银河院长，广东省智能软件示范性产业学院院长，广东省软件工程实验教学示范中心主任。自然语言处理与智能软件技术研究中心主任，自然语言处理研究团队召集人，yh533388银河“教学名师”，“软件工程”国家一流本科专业建设点负责人，“软件工程”广东省重点专业负责人，“软件工程专业核心课程群”广东省教学团队负责人，佛山市人工智能软件工程技术研究中心主任。

中国计算机学会（简称：CCF）杰出会员，广东省政府“数字政府”改革建设专家委员会委员，CCF计算机应用专业委员会常务委员，CCF自然语言处理专业委员会委员。广东省本科高校软件工程专业教学指导委员会委员，广东省计算机学会常务理事。

在国内外学术期刊和学术会议上发表学术论文近200篇，出版学术专著2部，主编、副主编以及翻译出版著作13部，已经申请发明专利30多件，获得授权10余件，主持完成科研项目20余项。

在人才培养与科学研究方面，获得校级及以上奖励20余项，其中，参加完成的研究成果曾经获得省级科学技术进步奖三等奖1项、中国有色金属工业科学技术奖二等奖1项。曾经指导学生在“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛中获得广东省特等奖。

2001年率先在人才培养中，提出并实施了“合格+特长”的人才培养理念。

2013年以来，在“软件工程”本科专业的课程建设和课堂教学中，提出并实施了“二+九个一”的重要举措，现在已经发展成为yh533388银河“二+13个一”本科人才培养的新模式，凝炼了“内外兼修、技术过硬、进取卓越”的人才培养理念，构建了“课程教学精品化、课程考核科学化、学生创新常态化、学生能力可量化”的人才培养特色。

2019年以来，在软件工程专业研究生人才培养中，率先探索并实施了“五维一体”的研究生人才培养模式，在学科专业建设与育人实践中取得了良好的效果。

主要论文

[1] Mayi Xu, Bingqing Zeng*, Heng Yang, Junlong Chi, Jiatao Chen, Hongye Liu. Combining Dynamic Local Context Focus and Dependency Cluster Attention for Aspect-level sentiment classification[J]. Neurocomputing, 2022, 478: 49-69.

[2] Jiatao Chen, Biqing Zeng*, Zhibin Du, et al. RFM: response-aware feedback mechanism for background based conversation[J]. Applied Intelligence, 2023, 53: 10858–10878.

[3] 曾碧卿*, 曾锋, 韩旭丽, 商齐. 基于交互特征表示的评价对象抽取模型[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 224.

[4] Heng Yang, Biqing Zeng*, Jianhao Yang, Youwei Song, Ruyang Xu. A multi-task learning model for chinese-oriented aspect polarity classification and aspect term extraction[J]. Neurocomputing, 2021, 419: 344-356.

[5] Biqing Zeng*, Heng Yang, Shuai Liu, Mayi Xu. Learning for target-dependent sentiment based on local context-aware embedding[J]. The Journal of Supercomputing, 2022, 78(3): 4358-4376.

[6] Biqing Zeng*, Qi Shang*, Xuli Han*, Feng Zeng*, Min Zhang*. RACMF: robust attention convolutional matrix factorization for rating prediction[J]. Pattern Analysis and Applications, 2019, 22(4): 1655-1666.

[7] Zibang Gan, Biqing Zeng*, Lianglun Cheng, Shuai Liu, Heng Yang, Mayi Xu, Meirong Ding. RoRePo: Detecting the role information and relative position information for contexts in multi-turn dialogue generation[J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2021, 40(5): 10003-10015.

[8] Lingcong Feng, Biqing Zeng*, Lewei He, Mayi Xu, Huimin Deng, Pengfei Chen, Zipeng Huang, Weihua Du. Improving Span-Based Aspect Sentiment Triplet Extraction with Abundant Syntax Knowledge. Neural Processing Letters, 2022.

[9] 蔡坤钊,曾碧卿*,陈鹏飞. GAT：用于自然语言理解的基于全局的对抗训练[J].中文信息学报,2023,37(03):27-35.

[10] 曾碧卿*,徐马一,杨健豪,裴枫华,甘子邦,丁美荣,程良伦. 基于双通道语义差网络的方面级别情感分类[J].中文信息学报,2022,36(12):159-172.

[11] 曾碧卿*,裴枫华,徐马一,丁美荣. 基于双注意力的段落级问题生成研究[J].中文信息学报,2022,36(08):154-162+174.

[12] Biqing Zeng*, Feng Zeng, Heng Yang, Wu Zhou, Ruyang Xu. Multi-task learning model for aspect term extraction and aspect polarity classification based on dual-labels[J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2020, 39(3): 2763-2774.

[13] 周武,曾碧卿*,徐如阳,杨恒,韩旭丽,程良伦. 融合多特征的分段卷积神经网络对象级情感分类方法[J]. 中文信息学报, 2021, 35(2): 116-124,132.

[14] 曾锋,曾碧卿*,韩旭丽,张敏,商齐. 基于双层注意力循环神经网络的方面级情感分析[J].中文信息学报, 2019,33(06):108-115.

[15] 商齐,曾碧卿*,王盛玉,周才东,曾锋. ACMF:基于卷积注意力模型的评分预测研究[J].中文信息学报, 2018,32(11):86-96.

[16] 王盛玉,曾碧卿*,商齐,韩旭丽. 基于词注意力卷积神经网络模型的情感分析研究[J].中文信息学报, 2018,32(09):123-131.

[17] 徐如阳,曾碧卿*,韩旭丽,周武. 卷积自注意力编码过滤的强化自动摘要模型[J].小型微型计算机系统, 2020,41(2)：271-277.

[18] 曾碧卿*,韩旭丽,王盛玉,周武,杨恒. 层次化双注意力神经网络模型的情感分析研究[J].智能系统学报,2020,15(03):460-467.

[19] 韩旭丽,曾碧卿*,曾锋,张敏,商齐. 基于词嵌入辅助机制的情感分析[J].计算机科学, 2019,46(10):258-264.

[20] 姚博文, 曾碧卿*, 蔡剑, 丁美荣. 基于预训练和多层次信息的中文人物关系抽取模型[J]. 计算机应用, 2021,41(12):3637-3644.

主要项目

[1] 2019年度广东省普通高校“人工智能”重点领域专项项目，中文评论情感分析关键技术研究及应用，项目负责人：曾碧卿，立项批准单位：广东省教育厅。

[2] 2021年度广东省基础与应用基础研究基金项目，常识知识引导的生成式多轮对话系统关键技术研究，项目负责人：曾碧卿，立项批准单位：广东省基础与应用基础研究基金委员会。

[3] 2021年度广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目，基于全局篇章感知的抽取式自动摘要关键技术研究，项目负责人：曾碧卿，立项批准单位：广州市科学技术局。

[4] 2021年度中国人工智能学会--华为MindSpore学术奖励基金项目，基于多源感知的方面级情感计算技术研究，项目负责人：曾碧卿，立项批准单位：中国人工智能学会、华为技术有限公司。

[5] 华为技术有限公司众智科研项目，昇腾处理器环境中基于AI框架开发算子和模型，项目负责人：曾碧卿，立项批准单位：华为技术有限公司。

[6] 华为技术有限公司众智科研项目，PyTorch训练模型部署在华为昇腾AI处理器，项目负责人：曾碧卿，立项批准单位：华为技术有限公司。

[7] 华为技术有限公司众智科研项目，昇腾处理器环境中基于AI框架开发AI模型，项目负责人：曾碧卿，立项批准单位：华为技术有限公司。

[8] 华为技术有限公司众智科研项目，昇腾处理器环境中基于PyTorch模型开发昇腾AI处理器，项目负责人：曾碧卿，立项批准单位：华为技术有限公司。

        [9] 2020年佛山市工程技术研究中心建设项目，佛山市人工智能软件工程技术研究中心，项目负责人：曾碧卿，立项批准单位：佛山市科学技术局。

发明专利

[1]曾碧卿,杨恒,裴枫华. 一种基于分段卷积神经网络的对象级情感分类方法[P]. 广东省：CN111737467B,2023-05-23.

[2]曾碧卿,曾威,冯灵聪等. 一种基于用户个性化的对话回复生成方法及其模型[P]. 广东省：CN116136871A,2023-05-19.

[3]曾碧卿,杨恒,裴枫华. 一种融合上下文特征方面级情感分类方法和装置[P]. 广东省：CN111581966B,2023-04-21.

[4]曾碧卿,张敏. 一种文本摘要生成的方法、系统、设备及存储介质[P]. 广东省：CN110442706B,2023-02-03.

[5]曾碧卿,丁明浩,邓会敏等. 一种对话回复生成方法及一种对话回复生成模型[P]. 广东省：CN115357694A,2022-11-18.

[6]曾碧卿,曾威,冯灵聪等. 一种对话回复生成方法和一种对话回复生成方法模型[P]. 广东省：CN115357698A,2022-11-18.

[7]曾碧卿,黄梓芃,宋逸云等. 方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质[P]. 广东省：CN115357712A,2022-11-18.

[8]曾碧卿,蔡剑,郑辛茹. 实体关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质[P]. 广东省：CN115357723A,2022-11-18.

[9]曾碧卿,杨睿,冯灵聪等. 一种零件圆检测方法、装置、电子设备及存储介质[P]. 广东省：CN115358970A,2022-11-18.

[10]曾碧卿,李世钦,张雅蓉等. 一种企业工作周期分析方法、装置、电子设备及存储介质[P]. 广东省：CN115345754A,2022-11-15.

[11]曾碧卿,商齐. 融合卷积神经网络和显式反馈的矩阵分解方法、装置及电子设备[P]. 广东省：CN109800853B,2022-11-08.

[12]曾碧卿,冯灵聪,周斯颖. 一种方面级情感三元组提取方法、装置及计算机设备[P]. 广东省：CN115270814A,2022-11-01.

[13]曾碧卿,陈鹏飞,周斯颖. 方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质[P]. 广东省：CN115017916A,2022-09-06.

[14]曾碧卿,池俊龙. 一种会话推荐方法和模型[P]. 广东省：CN114925270A,2022-08-19.

[15]曾碧卿,李砚龙,邓会敏等. 一种文本关系抽取方法、装置、设备和计算机存储介质[P]. 广东省：CN114896402A,2022-08-12.

[16]曾碧卿,张雅蓉,冼耀琪等. 一种人体背部穴位的识别方法、识别装置和计算机存储介质[P]. 广东省：CN114882526A,2022-08-09.

[17]曾碧卿,蔡坤钊,黎健进等. 文本分类模型的训练方法、装置、设备和计算机存储介质[P]. 广东省：CN114860939A,2022-08-05.

[18]曾碧卿,黎健进,宋逸云. 一种文档级别关系抽取方法、装置、电子设备及存储介质[P]. 广东省：CN115358220A,2022-11-18.

[19]曾碧卿,陈嘉涛. 一种基于回复感知反馈机制的语言处理方法及系统[P]. 广东省：CN114548120A,2022-05-27.

[20]曾碧卿,杨健豪,陈嘉涛等. 一种利用目标知识增强模型的情感分类方法[P]. 广东省：CN113220887B,2022-03-15.

[21]曾碧卿,甘子邦,池俊龙等. 能感知对话上下文相对位置信息的多轮对话文本生成方法[P]. 广东省：CN113342947B,2022-03-15.

[22]曾碧卿,张雅蓉,杨睿. 一种基于人体姿态识别的穴位定位方法和系统[P]. 广东省：CN114092969A,2022-02-25.

[23]曾碧卿,周才东. 一种文本摘要生成方法及系统[P]. 广东省：CN108763191B,2022-02-11.

[24]曾碧卿,杨健豪,黄泳锐. 一种文本分类方法、计算机可读储存介质及系统[P]. 广东省：CN109271513B,2021-10-22.

[25]曾碧卿,龚思雨,张雅蓉等. 一种基于双层解码的层次化多轮对话生成方法及装置[P]. 广东省：CN113239174A,2021-08-10.

[26]曾碧卿,周才东. 一种中文文本摘要生成方法、计算机可读储存介质及计算机设备[P]. 广东省：CN109241272B,2021-07-06.

[27]曾碧卿,胡翩翩. 一种基于GCV-RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法[P]. 广东省：CN107528650B,2020-12-22.

[28]曾碧卿,商齐. 基于卷积注意力的矩阵分解方法、装置及电子设备[P]. 广东省：CN109754067A,2019-05-14.

[29]曾碧卿,杨劲松. 一种基于频谱潜在效益的认知无线电网络频谱分配方法[P]. 广东省：CN105245299B,2018-01-02.

[30]曾碧卿,胡翩翩. 一种基于Bagging的认知无线电网络频谱的预测方法[P]. 广东：CN107528649A,2017-12-29.

[31]曾碧卿,胡翩翩. 一种基于GCV#RBF神经网络的认知无线电网络频谱的预测方法[P]. 广东：CN107528650A,2017-12-29.

[32]曾碧卿,谢晓虹. 一种延长无线传感器网络的生命周期方法[P]. 广东：CN105228170A,2016-01-06.

主要研究兴趣：智能软件、自然语言处理、人工智能、大数据，包括：自然语言深度理解与生成、文本情感分析、多模态情感分析、对话系统、问答系统、问题生成、实体关系抽取、聊天机器人、智能软件机器人、自动文本摘要、推荐系统、舆情分析与信息安全等。 另外，研究团队将自然语言处理研究成果应用在教育教学中，包括：研究、设计与开发学习智能助手、智能测评、智能评价、自适应学习、自动批改技术等方面。

“自然语言处理”是计算机科学、软件工程、人工智能、应用数学和人类语言交叉形成的多学科综合性专业领域，它是计算机科学与技术专业和软件工程专业，特别是机器学习、人工智能与大数据领域中的一个重要而又热门的研究及应用专业方向。

“自然语言处理”主要是通过研究、设计与开发计算机软件，实现对于自然语言的深入分析、深度理解、综合处理和语言的自动再生成，使人类运用日常的自然语言，就能够实现人与计算机的交互，彻底改变现有的人机交互方式，让计算机能够“听懂”“看明白”和深入理解人类的语言，并能够做出恰当的反应和动作，实现人机互动的跨越式发展。

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