主要研究方向
.自然语言处理

研究领域
.事件事实性识别
.谣言检测
.不确定和否定信息识别

代表作
.Document-level Event Factuality Identification via Machine Reading Comprehension Frameworks with Transfer Learning. COLING 2022
.Document-level Event Factuality Identification via Reinforced Multi-Granularity Hierarchical Attention Networks. IJCAI 2022
.Document-Level Event Factuality Identification via Adversarial Neural Network. NAACL 2019
.Event Factuality Identification via Generative Adversarial Networks with Auxiliary Classification. IJCAI 2018
.Speculation and Negation Scope Detection via Convolutional Neural Networks. EMNLP 2016

个人简介

钱忠，男，副教授，江苏常熟人，硕士生导师。2012年6月于苏州大学获得学士学位。2018年6月于苏州大学获得博士学位。2018年4月至8月作为访问学者于新加坡科技设计大学从事研究工作。2018年9月至2019年9月于新加坡管理大学从事博士后研究工作。2019年11月入职必威。一直以来从事自然语言处理的研究工作，目前主要聚焦于事件事实性的相关研究，主要一作成果（截止2023年2月）包括：在自然语言处理和人工智能国际顶级会议EMNLP 2016、IJCAI 2018、NAACL 2019、IJCAI 2022、COLING 2022上分别发表论文1篇，在国内计算机领域核心期刊《软件学报》上发表论文1篇。目前主持国家自然科学基金青年科学基金项目1项。