导师简介
如果你想申请英国爱丁堡大学 计算机科学博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析爱丁堡大学的Prof.Steedman的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授是英国爱丁堡大学计算机科学学院的认知科学教授，长期活跃于计算语言学、人工智能和认知科学的研究领域。他在计算机科学和语言学的交叉领域拥有广泛的学术贡献，尤其在组合范畴语法（CCG）、自然语言处理（NLP）、计算语言学和认知语音学等方面具有重要影响。此外，教授还对音乐分析的计算方法以及组合逻辑有着浓厚的兴趣。在爱丁堡大学的主要职务之外，教授还担任美国宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的兼职教授。
研究领域
教授的教学领域横跨计算语言学、人工智能与认知科学等多个学科。在这些领域中，他的研究与教学涉及了多个前沿话题：
- 自然语言处理（NLP）：教授的研究核心之一，特别是通过组合范畴语法（CCG）和语义分析来实现自然语言的有效解析。
- 认知语音学：教授专注于研究如何通过人工智能生成自然且富有语义的语音语调，这对语音合成和语音识别技术的改进具有重要意义。
- 时态和体的语言学分析：教授探讨如何从语言结构中提取时态和体的语法特征，进一步深化对语言时间性的理解。
- 计算音乐分析：教授将计算方法引入音乐分析领域，研究音乐的数学建模与分析技术，并结合认知科学与音乐学，为跨学科研究提供新的视角。
研究分析
1."Sources of Hallucination by Large Language Models on Inference Tasks" (2023)
期刊：Findings of the ACL
研究内容：本研究分析了大型语言模型（LLMs）在推理任务中的幻觉现象，揭示了产生幻觉的源头，并提出了相应的优化方案。
重要发现：该论文为理解和改进大型语言模型的推理能力提供了新的视角，尤其关注推理任务中的可靠性和准确性问题。
2."Complementary Roles of Inference and Language Models in Question Answering" (2023)
期刊：Proceedings of the EMNLP Workshop on Pattern-based Approaches to NLP
研究内容：本论文探讨了推理模型和语言模型在问答系统中的互补作用，分析了二者在提高系统精度方面的贡献。
重要发现：研究表明，推理模型和语言模型的结合能够显著提升问答系统的性能，尤其在处理复杂语境和隐含推理时表现更佳。
3."Smoothing Entailment Graphs with Language Models" (2023)
期刊：Proceedings of the 3rd Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics (AACL/IJCNLP)
研究内容：该研究提出了一种通过语言模型平滑蕴涵图的方法，用以提升语义推理的准确性。
重要发现：该方法有效减少了推理过程中的不确定性，并提高了图模型的表现。
4."Modeling Structure-Building in the Brain With CCG Parsing and Large Language Models" (2023)
期刊：Cognitive Science
研究内容：本研究结合了组合范畴语法（CCG）和大型语言模型（LLMs），模拟了大脑结构建构过程中的语言解析机制。
重要发现：该研究表明，组合范畴语法模型能够模拟大脑如何处理语言结构，并且与大规模语言模型结合后能更好地反映认知过程中的语义结构。
5."Zero-shot Cross-Linguistic Learning of Event Semantics" (2022)
期刊：Proceedings of the 15th International Conference on Natural
Language Generation
研究内容：本研究提出了零-shot跨语言学习框架，旨在提高不同语言间的事件语义推理能力。
重要发现：该方法能够在缺乏大量语言资源的情况下进行有效的跨语言学习，推动了多语言语义推理的发展。
项目分析
1.Wide Coverage Parsing with CCG
研究领域：组合范畴语法（CCG）、语言解析
项目内容：该项目致力于开发一个能够处理复杂句法和语义结构的广覆盖解析系统。通过引入组合范畴语法（CCG），该项目推动了语言解析技术的发展。
重要发现：该项目提出了一种能够高效解析自然语言结构的系统，尤其在处理长句和复杂结构方面的能力得到了显著提升。
2.Speech and Gesture in Communication
研究领域：语音学、手势学
项目内容：本项目研究了语音和手势在语言交流中的作用，探讨了它们如何共同作用于语义表达。
重要发现：研究表明，语音和手势在语言交流中相互补充，两者共同作用于语义构建，为认知科学提供了新的视角。
3.Computational Music Analysis
研究领域：音乐学、计算分析
项目内容：该项目将计算方法引入音乐分析，旨在为音乐模式的识别和理解提供新的计算工具。
重要发现：项目通过引入数学模型和计算方法，将音乐结构分析与计算机科学的工具结合起来，为音乐学的计算研究奠定了基础。
研究想法
教授在计算语言学、自然语言处理（NLP）、认知科学及其跨学科应用（如计算音乐分析、语音学等）方面有深厚的学术积累。基于其研究成果，以下是几个创新性研究方向和开题立意：
1.跨模态语言推理：结合视觉和文本的零-shot推理模型
提出一个基于零-shot学习的跨模态推理框架，将大型语言模型（LLM）与图像数据结合，进行无监督推理学习，探索如何在缺乏跨模态标注数据的情况下，利用现有语言模型实现准确的图像与文本之间的推理。
2.语音情感分析中的跨文化与跨语言应用
设计一个跨语言、跨文化的语音情感分析模型，结合深度学习与文化认知，分析不同语言和文化背景下的语音情感表达差异。模型将融合声学特征与语义信息，以实现多文化、多语言背景下的情感识别与推理。
3.认知语音学与生成式模型的结合：从手势到语音的跨模态生成
探索如何通过生成式模型实现从手势到语音的跨模态生成，研究语言交流中手势与语音的互动及其对语义信息的共同生成。该研究将涵盖计算语言学、语音学与人机交互领域，提出新的跨模态生成框架。
4.基于组合范畴语法（CCG）对复杂语言现象的解析与建模
探索如何基于组合范畴语法（CCG）进一步开发更精细的解析框架，用于复杂句法结构与隐含语义的准确建模。设计新的算法，提升解析精度和效率，特别是在长句和依赖关系复杂的句子结构解析方面。
申请建议
1.掌握CCG和自然语言处理的核心知识
- 深入学习组合范畴语法（CCG）的基本原理和应用，阅读教授的经典论文，以全面理解CCG的算法及其应用领域。
- 学习自然语言处理中的基本算法，如依存句法分析、语义分析等，并结合实际编程实现，积累动手操作经验。
2.提升跨学科的背景知识和技能
- 培养跨学科的思维方式，具备计算机科学、人工智能、语音学和认知语言学等领域的基础知识。
- 学习相关领域的课程并阅读跨学科的前沿文献，加深对计算语言学与认知语言学交集的理解，尤其是如何将语音生成、语义分析与认知模型结合，探索新的研究方向和方法。
3.研究经验与实践能力
- 参与相关学术研究项目或实习，尤其是在自然语言处理、计算语言学或语音处理领域，积累一定的研究经验。
- 在学术领域内发布论文，特别是在自然语言处理、语义分析、跨模态学习等前沿方向，会为申请提供竞争优势。
- 重点展示创新思维和解决复杂问题的能力，尤其是在语言技术的实践应用和理论创新方面的贡献。
4.推荐准备：
- 确保自己拥有扎实的学术背景，尤其是在计算机科学、人工智能、语言学等领域，突出自己在相关学科的知识积累和研究潜力。
- 联系熟悉自己学术表现的导师，争取推荐信，这些推荐信应能够反映你的研究能力、学术创新性和潜在的学术独立性。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
