Heng Ji es un informático que trabaja en la extracción de información y el procesamiento del lenguaje natural . Es conocida por su trabajo en el reconocimiento de entidades nombradas unidas y la extracción de relaciones , [1] así como por su trabajo en la extracción de eventos entre documentos. [2] Ha estado coordinando la popular tarea NIST TAC Knowledge Base Population desde 2010. [3] Ha sido reconocida como una de las 10 IA a seguir por IEEE Intelligent Systems en 2013, [4] y ha ganado múltiples premios, incluido un NSF Career Award en 2009, [5] premios Google Research en 2009 y 2014, [6] y un IBM Watson Faculty Award en 2012. [7]
Heng Ji obtuvo una licenciatura y una maestría en Lingüística Computacional de la Universidad de Tsinghua . Posteriormente obtuvo una maestría y luego un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Nueva York en 2008 bajo la supervisión de Ralph Grishman. Su tesis doctoral versó sobre el tema de la extracción de información, con especial atención a la formación conjunta de múltiples componentes en el proceso de extracción de información, así como al aprendizaje multilingüe. [8]
Después de graduarse con un doctorado de la Universidad de Nueva York , Ji asumió un puesto como profesora asistente en Queens College, City University de Nueva York , donde fundó el Laboratorio BLENDER, [9] que se centra en la investigación sobre documentos cruzados y multilingües. , extracción y fusión de información entre medios. En 2013, se incorporó al Instituto Politécnico Rensselaer como catedrática de desarrollo Edward P. Hamilton y profesora asociada titular de Ciencias de la Computación. [10] Desde 2019, ha sido profesora titular en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign , [11] así como Amazon Scholar.
Heng Ji trabaja en el área de procesamiento del lenguaje natural , aprendizaje automático y extracción de información . Ha publicado más de 300 artículos de investigación revisados por pares. [12] Su trabajo se publica en las actas de conferencias de ciencias de la computación , incluida la Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional , la Conferencia Web y la Conferencia ACM sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos (KDD). Ji es una investigadora líder en extracción de información y ha coordinado la popular tarea compartida NIST TAC Knowledge Base Population desde 2010. [3] Es más reconocida por su trabajo en el modelado de interacciones entre subtareas en la extracción de información, [1] que también fue el tema. de su tesis doctoral, [8] y por su trabajo sobre detección de eventos utilizando señales entre documentos. [2]