张梓寒
博士研究生
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简单点，说话的方式简单点
教育经历
本科：物联网工程
硕士：计算机技术（导师：张宇）
博士：计算机科学与技术（导师：丁效，梁夏）
研究内容
课题简介：从生文本中自动抽取信息，并构建时序关系图。
主要研究：时序关系图具有图谱特性，但它不同于知识图谱的结构，它侧重于事件间时序信息的表示，而不是实体间的关系和属性，我们可以把时序关系图的结构理解为（事件，时序关系，事件）这样的三元组。时序关系图构建技术主要分为两种，事件触发词抽取和时序关系抽取，通过三个部分对两种抽取技术进行深入研究。
深度学习的快速发展使脑机接口（BCI）技术，特别是神经解码技术，能够实现更高的准确性和更深层次的解释。对解码想象语音的兴趣显著增加，因为它的概念类似于“读心术”。然而，之前关于解码神经语言的研究主要集中在人类阅读过程中的大脑活动模式上。想象语音脑电图（EEG）数据集的缺失限制了该领域的进一步研究。我们介绍了中国想象语音语料库（Chisco），其中包括来自健康成年人的20000多句高密度脑电想象语音记录。每个受试者的EEG数据超过900分钟，代表了迄今为止可用于解码神经语言的最大数据集。此外，实验刺激包括39个语义类别的6000多个日常短语，几乎涵盖了日常语言的各个方面。我们认为，Chisco是BCI领域的宝贵资源，有助于开发更人性化的BCI。