哈工大丁效:科研就是厚积薄发

“秉良心充当着学生们的引路人”

AMiner × 量子位 联合出品

编者按:

丁效,现为哈尔滨工业大学计算学部副研究员,博士生导师。

年轻有为、善谈儒雅,是丁效给人的第一印象。

喜欢羽毛球、醉心科研,则是丁效生活的最大乐趣。

曾作为哈尔滨工业大学学子的他,用努力奠定了今天的成绩。

而现在作为哈工大老师的他,秉良心充当着学生们的引路人。

他始终相信“天道酬勤”,做学生如此,做老师亦如此。

今年1月,在AMiner团队推出的AI 2000榜单中,丁效入选2022年全球人工智能最具影响力学者。

AMiner也有幸和他进行了一次深入对话。

高考失利进哈工大,毕业却坚持留校,丁效:科研就是厚积薄发

“在哈工大,当一名探索者”

如果把科学研究比作海中行舟,那么对丁效来说,哈尔滨工业大学就是承载其科研之旅的那叶轻舟。

2005年,18岁的丁效以优异的成绩考入哈工大,这在他人看来已经是很好的结果。

要知道,哈工大诞生了新中国的第一个电子计算机专业,这也是其王牌专业之一。

然而,当时的丁效其实对这一高考成绩略有失望。

但一段时间后,哈工大的氛围让丁效深深折服——

老师们严谨的治学风格,同学们积极进取的优秀品质,深深地影响着他:

能够进入哈工大,是我最幸运的选择。

他也很快调整状态,希望在最好的年华发光发热。

于是,除了成绩上名列前茅,他还成为院学生会主席、参加各类计算机竞赛、创建兴趣社团……

大四那年,他成功保研,并选择继续在哈工大的沃土上潜心科学研究。

2011年,尽管已经拿到新加坡国立大学的博士offer,但他更希望能够继续在母校深造:

继续在哈工大,做一名学术研究的探索者。

往后几年,他也的确在自然语言处理领域做出一番成绩。

而提到自己的研究方向,丁效重点讲述了与社会计算相关的研究。

博士期间,他师从刘挺教授,后者当时组建了一个社会预测研究小组,主要是基于社交媒体对行业走向等应用进行预测。

丁效自此开始了在该方向上的探索,他的博士论文就是基于社会媒体进行市场行情预测。

具体而言,通过对社会媒体中人们主观的消费意图和客观的事件表达进行深层语义分析和表示学习,来帮助进行电影票房预测和股市预测两个市场行情预测任务。

高考失利进哈工大,毕业却坚持留校,丁效:科研就是厚积薄发

△图:基于社交媒体的预测框架

后来,丁效也一直在社会计算方向上深耕,2016年博士毕业留校后。

他原创性地开展事理图谱的相关研究工作,带领学生在事理图谱构建、事理知识表示学习以及基于事理图谱的可解释性推理方向进行深入研究,还兼任中国中文信息学会社会媒体处理专委会的常务委员。

而留在母校,其实背后还有更深的涵义。丁效说:

其实这几年,黑龙江的人口流失问题亟待解决,因此我想,如果有这么一批哈工大人能够真正扎根东北,在未来是可以做出一些贡献来扭转局面的。

一代人不行,那么两代人、三代人,我们教过的学生也会有留校的,大家一起努力,我相信黑龙江会有更好的发展前景。

突破:从能力培养到产出论文

海上行舟,难免遇到风雨、迷失方向,丁效的科研之旅也并非一帆风顺。

本科硕士期间的他是同学老师公认的优秀学生,但进入博士后,这些光环并没有帮助他快速地产出论文。

我在硕士二年级时在刘挺老师和秦兵老师的指导下已经开始摸索博士课题方向,应该说是很顺利地做完了准备工作,但写出来的第一篇论文,却连续遭拒两年。

一系列的顶级会议几乎都投了一圈,不论审稿评价高还是低,最终都是拒稿,说不沮丧那是假的。

有一次,丁效偶遇本科时的一位老师,老师的一句“你怎么好像没有以前的精气神了”让丁效觉得,不能再被沮丧的状态影响了,“我得积极去改变现状!”

他决定找导师刘挺教授聊一聊,而事实证明,这一行动非常正确。刘挺教授听完他的困惑后,在黑板上画了一张能力与学术成果的关系图。

导师想告诉丁效的是,随着不断的努力和博士年级的增长,他的能力曲线一直在增长,而且在导师看来增长速度还很快。

虽然目前学术成果是零,但他相信,既然能力一直在增长,那么好消息一定会很快到来。

听到这里,丁效释然了:

我感受到刘挺老师对我的认可和肯定,也开始懂得——并不是一分努力就一定能马上换来一分成果,而是日积月累的努力才能换来厚积薄发。

调整好心态,丁效又紧锣密鼓地投入到了新的研究尝试中去,博三时,他终于迎来了盼望已久的“突破”——两篇论文同时被录用。

此后,他的成果很少再遇到多次被拒的情况,真正形成了良性循环。

而在博士毕业后,他也留在哈工大,成为了一名老师。

直到现在,有时学生遇到和他以前相同的困惑时,他也会给学生画那张能力-产出图,希望学生能够沉得下心学到本领,减小压力。

用“传承”做好一件“良心活儿”

实际上,无论是毕业留校成为传道授业者的选择,还是坚持从自己的老师身上不断学习、并以身作则去鼓励学生,他都以实际行动践行着“传承”二字。

不管是硕士期间的导师秦兵教授,还是博士期间的导师刘挺教授,都带给了丁效不同的积极影响。

“秦老师对待我们,就像对待自己的孩子,或者像对待自己的朋友一样去关心和指导。

尤其是在生活上,她非常细腻地在照顾我们每一位学生。”他感慨道。

也正是因为曾经遇到这样一位充满温柔力量的导师,让丁效自己成为老师后,也时常想:

如果是秦老师面临这件事情,会怎么处理呢?她一定会帮助学生答疑解惑,还会关心学生生活上的困难。

因此,作为老师的丁效,也努力督促自己,“换位思考,多多关心学生”。

另一方面,刘挺老师带给他的则是逻辑思维能力的锻炼,在指导学生做学术研究时,他也不自觉地去强调其内在的逻辑合理性。

此外,丁效相信,除了“言传”,“身教”也同样重要。他说:“带学生去做学术、学本领,是一个‘良心活儿’。”

“如果我要求学生早晨九点之前来实验室,那我自己也一定会在九点之前到达,每天晚上只要没有课,我也是在所有的学生走之后再离开实验室。”

对学生的要求,丁效认为自己也应当做到,如此才能当好一位“以身作则”的老师。而在指导学生写论文这件事上,他愈发严谨:

学生的第一篇论文往往是最难的,也是最有利于他们学习如何将成果顺利发表的,所以我希望能利用这种机会,最大程度地去帮助他们提升自己。

因此,丁效会把学生叫来身边,逐字逐句地去帮学生修改论文,一边修改一边还会为学生们解释为什么这样改.

他希望能够帮助学生更加快速地进入学术轨道上,尽早摆脱掉他这根“拐杖”。

“规格严格,功夫到家”

教育学生是一种“传承”,而科研又何尝不是一代又一代的“传承”呢?丁效也希望年轻科研工作者们能够获得更好的学术发展,并给出了一些建议:

首先是在科研问题的选取上,应当聚焦重难点问题。

他认为,如果一开始进入学术领域时,就仅将目光局限一个浅显的小点上,那么即使成功发出了论文,但实际上并没有为领域带来太大的帮助。

因此,科研工作者的目光有必要放得更加长远。

其次是希望学子们的心态更加沉稳。做科研本身就是一件需要非常厚重的前期投入的事情,如果太急于求成,不仅影响心情,甚至会影响最终的学术成果的呈现。

就像丁效自己的经历一样,反思自己的能力是否有增长,去踏踏实实地做到“厚积而薄发”。

最后,谈到科研工作者的宝贵品质,丁效认为哈工大校训“规格严格,功夫到家”就是最好的写照。

他又阐释了哈工大计算学部所秉承的“光熙精神”:规格严格,功夫到家;求实创新,探索进取;诲人不倦,甘为人梯;追求真理,坦诚待人。

例如求实创新,我想科研人员要做真的研究、有用的研究,而不是说自己去找一些伪命题发几篇论文就结束了。

秉承着这种求真精神,再去探索和争取创新。而诲人不倦、甘为人梯这一点,我遇到的一些老师们做的特别好,这也是我还需要努力去达到的境界,甘愿自己做梯子,去把年轻人支撑起来,让他们走得更远、站得更高。

最后,就是无论做什么职业、过着怎样的人生,都应该追求真理、坦诚待人,虚心进取,这也是我未来要追求的一些目标。

于科研之海徜徉,驶一叶坚韧扁舟,丁效以社会计算为桨,视求实创新为帆,真正做到了“规格严格,功夫到家”。

祝每位朝目标前行的奋斗者,厚积而薄发!

关于丁效

丁效,哈尔滨工业大学计算学部副研究员,博士生导师。

高考失利进哈工大,毕业却坚持留校,丁效:科研就是厚积薄发

主要研究方向为人工智能、自然语言处理、认知推理和事理图谱。

在ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP、TASLP等人工智能领域的著名国际期刊和会议上发表相关论文40余篇。

2015年发表在人工智能领域顶级国际会议IJCAI的论文《Deep Learning for Event-Driven Stock Prediction》已被引用700余次(据谷歌学术统计),SCI他引140余次,位列该会议五年(2016-2020)总引用数第7位。

丁效承担国家自然科学基金面上项目等多项省部级以上项目,参与国家重大科技基础设施建设项目(大科学工程装置建设)、“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金重点项目等多个科研项目。

他荣获过黑龙江省科技进步二等奖、SemEval 2020国际语义评测“检测反事实陈述”任务第一名,入选2022年AI 2000全球人工智能最具影响力学者(AMiner评选)。

丁效还担任中文信息处理黑龙江省重点实验室副主任,中国中文信息学会社会媒体处理专委会常务委员,语言与知识计算专委会委员,中国中文信息学会青年工作委员会委员。

个人主页:

https://www.aminer.cn/profile/xiao-ding/562d490f45cedb3398db09bc?f=dx

关于AI 2000榜单:

今年1月,AMiner 团队推出 AI 2000榜单,旨在通过AMiner学术数据在全球范围内遴选过去十年间,人工智能学科最有影响力、最具活力的顶级学者,赞扬他们对于人工智能研究领域的卓越贡献。

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