高德宏
时间:2024-04-06 01:37 来源: 作者: 点击:次
个人经历 personal experience 教育经历 工作经历 2010/04 ~ 2014/09 香港理工大学(计算机系) 博士 - 研究方向: 自然语言处理专业，主要重点方向情感挖掘、自动摘要生成、社交网络2007/09 ~ 2010/03 西北工业大学(自动化学院) 硕士 - 研究方向: 网络安全专业2003/09 ~ 2007/07 西北工业大学(自动化学院) 本科 - 研究方向: 信息对抗专业 2022/12 ~ 至今 西北工业大学网络空间安全学院 副教授2014/11 ~ 2022/11 阿里巴巴集团 高级算法专家 -工作涉及自然语言处理、机器视觉、机器学习等多个人工智能领域，在搜索、推荐、广告系统有多年实际经验。 教育教学综合介绍 General Introduction 1. 研究兴趣: 关注自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个人工智能领域, 当前重点多模态认知计算、社交网络、预训练大模型、拍卖机制等研究方向；2. 论文发表: 发表论文四十余篇，包括WWW、SIGIR、ACL、CVPR、AAAI、CIKM等顶级会议和期刊；3. 国际竞赛: FashionGPT在国际OpenLLM大模型评测中多次夺冠，参加AAAI、SuperGLUE举办相关竞赛获得第一、二名成绩；4. 行业经验: 搜索、推荐、广告、风控、生物信息等行业有多年实际经验，和工业界联系紧密，大量行业机会；5. 成果报道: 追求高商业价值技术研究，相关算法被多家大型互联网企业应用。部分研究成果被阿里巴巴集团评为年度最值得点赞技术、年度精品论文，被阿里头条、云栖大会、机器之心、微软论文分享会等媒体深度报道。6. Google学术: 主页 个人相册 荣誉获奖科学研究 Scientific Research 研究兴趣广泛涉及大语言模型、多模态模型、自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个人工智能领域。当前研究集中在多模态认知计算、社交网络、预训练大模型、拍卖机制等研究方向，且关注相关技术在搜索、推荐、广告、社交网络、风控、生物信息等工业级系统落地应用。招收技术激情、自驱自律、目标导向的优秀学生，希望做有价值、有影响的研究工作。 科学研究荣誉获奖 Awards Information 合作项目1. 2020年~2021年，阿里巴巴AIR项目一项&RI项目一项，多语言&图文多模态预训练 - 多模态图文&多语言预训练模型大规模用于在阿里巴巴国际站在线搜索、推荐、广告排序系统中，大幅提升网站用户体验; - 多模态图文模型也部分应用在阿里巴巴集团其他相关业务中(如，商品理解、类目预测、导购)，算法日均调用次数超千万次;2. 2022年~2023年，阿里巴巴AIR项目两项，图文多模态预训练&联邦学习 - 算法移植到阿里巴巴PAI训练平台，支持亿级规模图文预训练。算法正在持续优化中; - 出价、拍卖等机制优化已经完成算法调研，并获得一定的业务效果。算法正在持续优化中;3. 2023年~2024年，阿里巴巴AIR项目两项(申请中)，稀疏建模和工业大模型研究(包括多模态、对话系统) - Non-IID和不平衡稀疏样本机器学习 - 智能对话理解和生成 学术成果学术成果 Academic Achievements (2020年以后发表文章，其他文章详见Google scholar: https://scholar.google.com/citations?&user=0uPb8MMAAAAJ；* 共一或者通信；)1. Dehong Gao, Linbo Jin, Ben Chen, et al.. FashionBERT: Text and Image Matching with Adaptive Loss for Cross-modal Retrieval. SIGIR20, Oral (CCF A). [Code]2. Dehong Gao, Wengjing Yang, Huiling Zhou, et al.. Deep Hierarchical Classification for Category Prediction in E-commerce System. ACL20 ECNLP workshop. 3. Dehong Gao, Wenjing Yang, Huiling Zhou, et al.. Network Clustering for Multi-task Learning. arXiv21.4. Mingchen Zhuge, Dehong Gao*, Deng-Ping Fan, et al.. Kaleido-BERT: Vision-Language Pre-training on Fashion Domain. CVPR21 (CCF A). [Code]5. Qiushi Guo, Mingchen Zhuge，Dehong Gao, et al.. Object Decoupling with Graph Correlation for Fine-Grained Image Classification. ICME21 (CCF B).6. Runchuan Wang, Zhao Zhang, Dehong Gao, et al.. Adversarial Domain Adaptation for Cross-lingual Information Retrieval with Multilingual BERT. CIKM21 (CCF B).7. Cen Chen, Chenyu Wang, Minghui Qiu, Dehong Gao, et al.. Cross-domain Knowledge Distillation for Retrieval-based Question Answering Systems. WWW21 (CCF A).8. Ben Chen, Bin Chen, Dehong Gao, et al.. Transformer-based Language Model Fine-tuning Methods for COVID-19 Fake News Detection. AAAI21 (CCF A) workshop.9. Gepeng Ji, Mingchen Zhuge, Dehong Gao*, et al.. Masked Vision-Language Transformer in Fashion. MIR (SCI), 2022.[Code]10. Fuwei Zhang, Zhao Zhang, Dehong Gao, et al.. Mind the Gap: Cross-lingual Information Retrieval with Hierarchical Knowledge Enhancement. AAAI22, Oral (CCF A).11. Xuxin Zhang, Di Wang, Dehong Gao, et al.. Revisiting Cold-Start Problem in CTR Prediction: Augmenting Embedding via GAN. CIKM22 (CCF B).12. Qiushi Guo, Xin Wang, Dehong Gao. Dependency Position Encoding for Relation Extraction. NAACL 22.13. Ben Chen, Linbo Jin, Xinxin Wang, Dehong Gao*, et al.. Unified Vision-Language Representation Modeling for E-Commerce Same-Style Products Retrieval. WWW23 (CCF A) Industry.14. Guangyuan Shen, Shengjie Sun, Dehong Gao*, et al.. EdgeNet: Encoder-decoder generative Network for Auction Design in E-commerce Online Advertising. CIKM23 (CCF B).15. DuanXiao Song, Guangyuan Shen, Dehong Gao*, et al.. Fast Heterogeneous Federated Learning with Hybrid Client Selection. UAI23, Oral (CCF B).16. Zuowei Jiang, Xiaoyan Cai, Libin Yang, Dehong Gao, et al.. Learning to Summarize Chinese Radiology Findings with a Pre-trained Encoder. IEEE TBE, 2023 (SCI 二区). 综合介绍 |