丹·罗斯-主页

我的研究重点是智能行为的计算基础。我们使用统一的方法论开发与智能行为相关的理论和系统，其核心是学习在智能中起着核心作用。

我的工作围绕着研究机器学习和推理方法以便于自然语言理解为此，我开展了几项相互关联的工作，涵盖了这个问题的多个方面——从学习和推理中的基本问题及其相互作用，以研究一系列自然语言处理（NLP）问题。在过去几年里，我的自然语言理解工作的重点是约束条件模型--一个整数线性规划公式用于（联合）学习和支持全局推理。在这个框架内，我们研究了基本的学习和推理问题——从间接监督学习到响应驱动学习，再到分解学习到摊销推理——并解决了语义和信息提取中的多个问题。特别是，我们开发了最先进的解决方案和系统，用于语义角色标记、共同参考解析、文本蕴涵以及命名实体识别、Wikification和其他信息提取问题。我最近的许多工作也强调了附带监督作为一种绕过监督复杂问题的固有困难的方法。我还研究了自然语言习得、ESL和信息可信度方面的基本问题。在过去十年中，我们还开发了基于声明式学习的程序设计语言LBJava，用于快速开发具有学习组件的软件系统；我们目前正在研究Saul，这是一个基于声明式学习的下一代项目。

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文字蕴涵书

CCG概述

认知计算小组研究综述
间接监督

A最近辅导的（EACL，2017）于自然语言处理中的整数线性规划论坛

2012年数据科学暑期学校