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主要職責 1.研究并開發(fā)以認知語義學、框架語義學、膠囊語義學等結(jié)構(gòu)化語言學理論為基礎(chǔ)的 NLP 模型，同時參與開發(fā)語言管理與語言理解解決方案，實現(xiàn)智能系統(tǒng)認知、知識管理和語言使用功能的高效集成。 2.設(shè)計開發(fā)超越標準深度學習方法的結(jié)構(gòu)化或混合語言模型（如基于 FrameNet、AMR 引導(dǎo)的模型等），并參與設(shè)計確保高效利用面向情境的文本表示技術(shù)的方法。 3.將語言知識整合到語義解析、對話系統(tǒng)、文本理解及生成中，參與開發(fā)適用于知識管理、認知和語言管理的膠囊語義方法論，支持多層級意義處理。 4.與跨學科團隊（語言學家、認知科學家、人工智能工程師等）合作，將理論轉(zhuǎn)化為計算框架，同時參與開發(fā)生成自然語言管理、知識管理與認知管理方法論的集成方案。 5.參與開發(fā)管理語義、意義、認知、知識和溝通的方法論框架（與自然語言密切相關(guān)），以及適用于 COIOS 系統(tǒng)的 LLM 技術(shù)（實現(xiàn)情境依賴型語言模型開發(fā)，管理知識的文化與科學依賴性）。 6.展示研究成果的出版物、工具包和演示系統(tǒng)，緊跟語言理論、符號人工智能、基礎(chǔ)認知和混合 NLP 系統(tǒng)的最新進展；同時參與開發(fā)處理語音模式、識別與生成，以及高級界面、聊天機器人支持等方面的工具集。 任職資格 1.語言學、計算語言學、認知語言學、計算機科學、人工智能等相關(guān)領(lǐng)域的理學碩士（語言學碩士需主修計算語言學或認知語言學方向）。 2.具備豐富的 NLP 或語言建模經(jīng)驗（如轉(zhuǎn)換器、序列模型、語義圖等），同時擁有基礎(chǔ)的自然語言處理技術(shù)知識。 3.了解認知語言學框架（如框架語義學、概念隱喻理論等），具備充分、透徹且令人信服的數(shù)學基礎(chǔ)功底。 4.具有創(chuàng)造性思維，能夠識別新機遇，且有探索與開發(fā)新解決方案的科學興趣。 5.熟練掌握 Python 和常用 NLP 工具（如 spaCy、HuggingFace、NLTK、AllenNLP），具備優(yōu)秀的溝通能力，愿意在團隊協(xié)作環(huán)境中工作。 優(yōu)先考慮 1.具有使用 FrameNet、PropBank、AMR 等結(jié)構(gòu)化語言數(shù)據(jù)集的工作經(jīng)驗。 2.熟悉知識表示、符號推理、神經(jīng)符號人工智能或情境依賴型語言模型相關(guān)技術(shù)。 3.具有深厚的認知語言學或計算語言學背景，在計算語義學、認知語言學領(lǐng)域有發(fā)表或參與研究的記錄。 4.擁有語言學博士學位（研究方向為認知語言學或計算語言學）。 5.有參與開發(fā) LLM 技術(shù)、多層級意義處理方法或跨方法論集成方案的經(jīng)驗。 我們提供 1.連接語言、認知和 AI 的跨學科協(xié)作環(huán)境，為你提供與多領(lǐng)域?qū)＜医涣骱献鞯钠脚_。 2.參與塑造更具可解釋性和理論基礎(chǔ)的下一代 NLP 系統(tǒng)的機會，直接推動智能語言技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展。 3.靈活的工作條件，支持個人學術(shù)與職業(yè)成長，并有機會擔任研究領(lǐng)導(dǎo)角色。 4.具有競爭力的薪酬、完善的福利體系，以及學術(shù)出版和會議支持。 申請方式 請將以下材料提交至 指定郵箱： 1.個人簡歷 2.1-2 頁研究興趣簡介（闡述對自然語言處理與語言研究交叉領(lǐng)域的探索方向） 3.相關(guān)出版物、demo 鏈接或項目成果（可體現(xiàn)研究或開發(fā)能力）