MLNLP学术Talk是MLNLP社区举办的学术交流活动，旨在邀请一线青年学者分享最前沿的技术，期待最精彩的思想火花碰撞。

本期MLNLP学术Talk邀请了复旦大学周杰为我们带来“真实场景下的情感分析研究”的主题报告。详细信息如下：

个人介绍：

周杰，复旦大学计算机科学技术学院博士后。主要研究方向为自然语言处理，情感分析及可解释等。先后在AAAI、ACL、SIGIR、IJCAI、COLING等重要国际会议和学术期刊上发表论文30余篇，单篇最高引用100余次，获得COLING 2022杰出论文奖，上海市科技进步二等奖。相关工作在CCTV 新闻联播、人民日报、上海发布、中国青年报等50余家知名媒体报道。7次在国内外知名数据挖掘比赛(如KDD CUP) 获得冠亚军。曾获得上海市超级博士后，全国最美大学生(中宣部、教育部)，上海市大学生年度人物等荣誉。担任中国中文信息学会青年工作委员会委员，上海市计算机学会 NLP 专委委员，是 2019年国际亚洲语言处理会议宣传主席。

社交媒体和电子商务的不断普及，为用户发表和传播观点提供新途径。对于这些海量的观点数据进行挖掘，对于产品改进、用户喜好挖掘、股票收益预测、舆情分析等任务有重要意义。近年来，神经网络模型在情感分析任务上取得了长足的进展，然而由于情感分析的歧义性、含蓄性等特点，目前的模型在真实的场景下效果较差，这大大限制了这些情感分析模型的实用性。本报告聚焦真实场景下的情感分析研究，旨在提高现有情感分析模型的可迁移性、可解释性和鲁棒性。

魏福煊，哈尔滨工业大学硕士，MLNLP社区秘书处成员。研究兴趣为任务型对话系统、口语语言理解与自然语言处理。在多个国际会议期刊ACL/TALLIP等参与发表相关论文。

特别鸣谢本次学术Talk的主要组织者:

MLNLP秘书处（魏福煊、段然、陈麒光、刘洪宇、王乐涵）