About
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硕士毕业于北京航空航天大学，中度数学爱好者，热爱与跟踪前沿技术，入坑深度学习技术近十年有余，目前供职于腾讯成都担任高级应用研究员，主要研究领域自然语言处理、信息推荐与搜索等，从0到1开发搭建过教育AI自适应引擎，参与开发过社区问答、企业搜索、语音搜索、语音纠错、语义匹配、自动文摘、AutoML、多模态内容理解、CTR预估等项目，开发与设计过服务社区、移动办公、车载与家居类等领域多款语音交互机器人/助手。
Project
NLP
- 基于特征表示学习的文本摘要系统
- CNN/BiLSTM构建社区问答系统
- 聊天机器人中对话模板的高效匹配方法
- 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
- 深度学习中的Normalization模型
- BERT在微博的大规模内容标签的应用与改进 2019, In Weibo
- 小样本语料定制：基于example-based的多阶段学习模型 2022, In Tencent, TBA
Recommendation
- FFM && DeepFFM在推荐领域的探索
- FM做召回
- 推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排
- 教育AI自适应项目 2021, In Tencent, TBA
AutoML
- NeuralFinder:集成人工生命和遗传算法自动发现神经网络最优结构,2016.09–2017.03 CNN网络结构探索
- 基于强化学习的CTR网络结构探索 2019
Misc
Code
- Chinese NER
- Chinese Couplet
- Some Tutorials
Paper & Patents
在RecSys、NeurIPS、ICDM等会议发表论文7篇，专利11篇，担任NeurIPS 2022 MathAI 会议审稿人.
Paper
- Tongwen Huang, Xihua Li. An Empirical Study of Finding Similar Exercises. NeurIPS MathAI Workshop 2021.
- Tongwen Huang, Zhiqi Zhang, Junlin Zhang. FiBiNET: combining feature importance and bilinear feature interaction for click-through rate prediction. ACM RecSys 2019.
- Junlin Zhang, Tongwen Huang,Zhiqi Zhang.FAT-DeepFFM: Field Attentive Deep Field-aware Factorization Machine. ICDM Conference 2019.
- Huang Tongwen, et al. GateNet: gating-enhanced deep network for click-through rate prediction, 2020.
- Huang Tongwen, Qingyun She, and Junlin Zhang. Boostingbert: Integrating multi-class boosting into BERT for NLP tasks, 2020.
- A Distributional Representation Model For Collaborative Filtering, 2015
Patents
- 信息推荐方法和信息推荐系统, CN104391982B, 2014
- 基于语音识别的商品搜索方法及商品搜索装置, CN105574173A, 2015
- 根据短信生成财务记录、电子账本的方法和装置, CN106779992B, 2016
- 一种多轮人机交互的方法及系统, CN107169034B, 2016
- 文本中的时间信息及主题信息的抽取方法和系统, CN106776537A, 2016
- 一种目标内容获取方法、装置、计算机设备和存储介质, CN112749558A，2020
- 信息获取方法、装置和存储介质以及电子设备, CN113392094A，2020
- 一种题目推荐方法、装置及电子设备,CN114329181A,2021
- 一种模型蒸馏方法、装置、计算机设备和存储介质, CN115114974A, 2022
Email: tongwenzide@163.com