Мирелла Лапата - Mirella Lapata
Мирелла Лапата | |
---|---|
Альма-матер |
|
Награды | Премия Карен Сперк Джонс (2009) Член ACL (2019) |
Научная карьера | |
Поля | |
Учреждения | Эдинбургский университет Университет Шеффилда |
Тезис | Приобретение и моделирование лексических знаний: корпусное исследование систематической полисемии (2000) |
Докторанты |
|
Интернет сайт | домашние страницы |
Мирелла Лапата FRSE ученый-компьютерщик и профессор Школа информатики на Эдинбургский университет.[3] Работая над общей проблемой извлечения семантической информации из больших массивов текста, Лапата разрабатывает компьютерные алгоритмы и модели в области обработка естественного языка (НЛП).[1]
Образование
Лапата получил Мастер искусства (MA) степень от Университет Карнеги Меллон и впоследствии получил докторскую степень в Эдинбургском университете.[4] В докторском исследовании Лапаты изучалось получение информации из многозначный языковые единицы, использующие вероятностные методы под руководством Алекс Ласкаридес , Крис Брю и Стив Финч.[2]
Карьера и исследования
После получения докторской степени Лапата заняла академические должности в Саарский университет и на кафедре компьютерных наук в Университет Шеффилда.[4][5] В Эдинбургском университете она стала читатель в Школе информатики, где она является профессором и ведет персональную кафедру обработки естественного языка.[6] Лапата является членом Исследовательского центра человеческого общения и Института языка, познания и вычислений в Эдинбурге.[7]
С 2015 по 2017 год Лапата входил в Королевское общество Рабочая группа по машинному обучению.[8] Недавно[когда? ] Лапата была награждена Европейский исследовательский совет (ERC) Консолидаторский грант в размере 1,9 млн евро для финансирования пятилетнего ее проекта TransModal: перевод из нескольких модальностей в текст.[9]
Награды и отличия
- В 2009 году Лапата стала первым обладателем Microsoft Британское компьютерное общество (BCS) / BCS IRSG Премия Карен Шперк Джонс.[10] Премия отмечает достижения в продвижении вперед в поиск информации и обработка естественного языка; награда отмечает жизнь и деятельность Карен Спарк Джонс.
- В 2012 году Лапата выиграла Эмпирические методы обработки естественного языка (EMNLP) -CoNLL 2012 Лучший обозреватель.[11]
- В 2016 году Лапата вместе с Энеко Агирре и Себастьяном Риделем выиграли премию EMNLP Best Data Set Paper Award.[12]
- В 2018 году Лапата была награждена вместе с Ли Донг Ассоциация компьютерной лингвистики (ACL) Награда за лучшую газету.[13]
- В 2019 году Лапата был избран членом Королевское общество Эдинбурга[14]
- В 2020 году Лапата была избрана в Academia Europaea.[15]
Рекомендации
- ^ а б Мирелла Лапата публикации, проиндексированные Google ученый
- ^ а б c d Лапата, Мария (2000). Приобретение и моделирование лексических знаний: корпусное исследование систематической полисемии. lib.ed.ac.uk (Кандидатская диссертация). Эдинбургский университет. HDL:1842/22394. OCLC 1063499316. EThOS uk.bl.ethos.653681.
- ^ "люди". edinburghnlp.inf.ed.ac.uk. Получено 2019-01-02.
- ^ а б «Стадион Спикер». stadium.open.ac.uk. Получено 2019-01-02.
- ^ «Обработка изображений и естественного языка для поиска мультимедийной информации» (PDF). irsg.bcs.org. Получено 2019-01-02.
- ^ Анон. «Мирелла Лапата». www.inf.ed.ac.uk. Получено 2019-01-02.
- ^ Митчелл, Джефф; Лапата, Мирелла (2010). «Композиция в распределительных моделях семантики». Наука о мышлении. 34 (8): 1388–1429. Дои:10.1111 / j.1551-6709.2010.01106.x. ISSN 0364-0213.
- ^ «Мирелла Лапата». royalsociety.org. Королевское общество. Получено 2019-01-02.
- ^ «Трансмодальный успех». Эдинбургский университет. Получено 2019-01-02.
- ^ "Премия KSJ". irsg.bcs.org. Получено 2019-01-02.
- ^ «EMNLP-CoNLL 2012 - Лучшие рецензенты». emnlp-conll2012.unige.ch. Получено 2019-01-02.
- ^ «ЕМНЛП 2016». aclweb.org. Получено 2019-01-02.
- ^ «ACL 2018: Лучшие почетные упоминания в газете». acl2018.org. Получено 2019-01-02.
- ^ "Товарищи". Королевское общество Эдинбурга. 2016-06-21. Получено 2019-03-15.
- ^ «Мирелла Лапата». Профили участников. Academia Europaea. Получено 2020-10-08.