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沈亚田

日期:2019年02月27日       点击量:



教师信息


姓 名

沈亚田

性 别

                                                                                                     

职 称

副教授

办公电话

13838372065

电子信箱

sy602@126.com

系室分类

计算机科学技术系

个人主页

暂未填写


研究方向



自然语言处理,机器视觉,深度学习


教育及工作经历



教育经历:

2004年毕业于郑州大学计算机学院计算机网络专业

2009年毕业于河南大学计算机学院数据挖掘专业获得理学硕士学位

2017年毕业于复旦大学计算机科学与技术学院计算机应用专业获得理学博士学位

2018年9月至今东南大学计算机学院计算机应用博士后


工作经历:

2017年至今工作于河南大学计算机与信息工程学院


社会及学术兼职



CCF会员,中国中文信息学会青年工作委员会委员,中国人工智能学会会员,2012年CIKM国际会议志愿者,2015年WSDM国际会议志愿者,《计算机工程与科学》审稿人,2020 CIKM审稿人。


奖励及荣誉




主讲课程



《大数据平台技术》,《数据库系统原理》,《算法设计与分析》


论文著作


Yatian Shen, Yubo Mai, Xiajiong Shen*. Bi-directional Graph Convolution Network Model for Semantic Role Labeling Based on Attention Mechanism [J]. IEEE Access. (已投稿)


Yatian Shen, Yubo Mai, Xiajiong Shen, Wenke Ding*, Mengjiao Guo. Jointly Part-of-Speech Tagging and Semantic Role Labeling Using Auxiliary Deep Neural Network Model [J]. Computers Materials & Continua. (Journal,SCI三区, 2020)


Yubo Mai, Yatian Shen*, Guilin Qi, Xiajiong Shen. Joint Extraction of Entity and Semantic Relation Using Encoder - Decoder Model based on Attention Mechanism [C]. Lecture Notes in Computer Science. (Journal,EI, 2020)


Yatian Shen, Yan Li, Jun Sun*, Wenke Ding, Xianjin Shi, Lei Zhang, Xiajiong Shen,Daojun Han ,Jing He. Join Self-Attention based Neural Networks for Semantic Relation Extraction, Tech Science Press(Journal,EI,2018);



Yatian Shen, Yan Li, Jun Sun*, Wenke Ding, Xianjin Shi, Lei Zhang, Xiajiong Shen, Daojun Han ,Jing He. Hashtag Recommendation Using LSTM Networks with Self-AttentionComputers, Materials& Continua (Journal,SCI三区,2018);



Yatian Shen, Yan Li, Jun Sun*, Lei Zhang, Wenke Ding, Xianjin Shi, Xiajiong Shen, Guilin Qi, Daojun Han ,Jing He. Selection Gate-based Networks for Semantic Relation ExtractionInt. J. Ad Hoc and Ubiquitous Computing, (Journal, EI,2018);



Yan Li, Xiajiong Shen , Daojun Han, Jun Sun, Yatian Shen*. Spatio-temporal-Aware Sparse Denoising Autoencoder Neural Network for Air Quality Prediction, 2018 IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence SystemsEI检索;



Yatian Shen, Jun Sun, Peiyan Jia, Lei Zhang, Daojun Han, Xiajiong Shen, Yan Li*. Entity-Dependent Long-Short Time Memory Network for Semantic Relation Extraction, 2018 IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems, EI检索;



Yatian Shen, Jun Sun, Xiaopeng Li, Lei Zhang, Yan Li*, Xiajiong Shen. Legal Article-Aware End-To-End Memory Network for Charge Prediction, The 2nd International Conference on Computer Science and Application EngineeringEI检索;



Yatian Shen, Jun Sun, Lei Zhang*,PeiYan Jia, Xiajiong Shen. Profile-Aware Attention-based Bidirectional Long Short-Term Memory Neural Network for Political Content Detection in Mobile Social Media,ICCCS 2018,EI会议检索;



Yatian Shen, Xuanjing Huang. Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation ExtractionCOLING 2016long paperoralCCF二区会议)



Yatian Shen, Jifan Chen, Xuanjing Huang. Bidirectional Long Short-Term Memory with Gated Relevance Network for Paraphrase Identification  NLPCC 2016(EI期刊检索,long paper)



Yatian Shen, Xuanjing Huang. Bilingual Product Name Dictionary Construction Using a Two Stage Method  CLP 2014 (long paperoral)



沈亚田,黄萱菁。使用深度长短时记忆神经网络对于评价词与评价对象的联合抽取  《中文信息学报》


科研项目



  1. 2012.10-2014.09,新媒体内容分析关键技术研究,上海市科委科研计划,课题编号:12511504502,第五参与项目人

  2. 2015.1-2018.12,融合文本内容与结构信息的话题分析方法研究,国家自然科学基金项目,课题编号:61472088,第五参与项目人

  3. 2019.1-2021.12,基于监督的非线性距离度量学习算法研究,青年科学基金项目,课题编号:61806074,第三项目参与人



专 利




其 他



横向项目:

项目名: 互联网不良信息过滤系统(企业项目)   2009.9 - 2010.7  职务: 算法设计与分析

概 述:该项目主要通过研究图像识别,图像检索,以及文本分类,关键词抽取等技术进行互联网信息的分类和过滤。

项目名: 互联网信息管控项目(863课题)   2010.9 - 2012.7  职务: 算法研究

概 述:信息可管可控成了迫切的问题,改项目主要研究不良信息过滤,以及敏感信息聚焦,以及所包含的一些列图像,文本,视频等媒体的智能处理技术。


项目名: 智能对话系统(课题项目)   2012.3 - 2014.5  职务: 算法研究

概 述:该项目研究了智能对话的核心技术,包括对话的框架和架构,自然语言处理的基础任务(分词,词性标注,句法分析),语义分析,以及信息抽取。研究了智能对话系统的语言模型原理,以及知识库的构建和应用方法。同时,研究了深度学习理论在自然语言处理任务上的应用方法。


项目名: 某省烟叶公司烟叶生产线自动化识别与分级项目(横向项目)   2014.3 - 2016.5  职务: 项目负责人

概述:该项目是烟叶生产线的自动化项目,利用机器视觉的技术解决烟叶的分级,分类,剔除杂物,以及青杂烟去除等问题。该项目主要应用深度学习方法研究图像的语义分割,图像的分类,以及目标识别等任务。实验了机器视觉任务中的多种流行的深度学习模型。


欢迎具有相似研究兴趣的老师,同学进行交流和学习。

QQ:82937281














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