荷兰格罗宁根大学全奖博士项目招生中！

今天，我们为大家解析的是格罗宁根大学的博士研究项目。

“PhD in HAICu: Language technology for cultural heritage 1.0 FTE”

学校及院系介绍

学校概况:

格罗宁根大学(University of Groningen)成立于1614年,是荷兰最古老的大学之一,也是欧洲顶尖的研究型大学。学校位于荷兰北部格罗宁根市,拥有34,000名学生和700多名教职员工。格罗宁根大学在国际上享有盛誉,以其动态创新的教学和研究而闻名。

院系介绍:

本次招生所属院系为文学院(Faculty of Arts)。文学院是格罗宁根大学最大的院系之一,拥有5000多名学生和700名教职员工。该院系提供15个本科专业和35个以上的硕士专业方向,涵盖考古学、文化研究、历史、国际关系、语言与文学研究、语言学以及媒体与新闻学等领域。文学院的研究在国际上广受赞誉。

项目专业介绍

本次招生专业为计算语言学(Computational Linguistics),隶属于语言与认知中心(CLCG)的计算语言学组(GroNLP)。该专业旨在培养能够运用人工智能和机器学习技术处理语言数据的高级研究人才。

本次招生的博士项目名为"文化遗产的语言技术:小数据中的新发现",是HAICu研究项目的一部分。HAICu是一个大型的荷兰研究项目,由多所大学和文化遗产机构共同开展,旨在探索基于人工智能的新形式,以接入多模态文化遗产数据(包括当代和历史数据)。

培养目标:

• 培养能够开发和应用先进的人工智能技术,特别是自然语言处理技术,来处理和分析文化遗产数据的高级研究人才。
• 培养具备跨学科研究能力,能够在计算语言学/自然语言处理(NLP)和人文学科交叉领域开展创新研究的博士生。
• 培养能够解决文化遗产数据集中标签缺失和稀疏问题的专业人才。

就业前景:

• 学术研究:继续在大学或研究机构从事计算语言学、数字人文、人工智能等领域的研究工作。
• 文化遗产机构:在图书馆、博物馆、档案馆等文化遗产机构担任技术专家或研究员。
• 科技公司:在专注于自然语言处理、机器学习的科技公司担任研究员或工程师。
• 政府部门:在负责文化遗产保护和数字化的政府部门担任顾问或技术专家。
• 教育行业:在高等教育机构教授相关课程。

申请要求

1.学历要求:

• 获得计算语言学、人工智能、数字人文、计算机科学、信息科学或相关领域的硕士学位。

2.语言要求:

• 优秀的英语交流和学术写作能力。
• 鉴于国家图书馆的大部分数据都是荷兰语，因此具备荷兰语阅读能力者优先。

3.专业技能:

• 必备机器学习技能。
• 强烈希望具备训练和/或设计用于语言处理任务的神经网络的经验。
• 具有团队合作精神和跨学科研究能力。
• 具备低资源NLP和/或人文数据建模的研究经验将是一个优势。

项目亮点

1. 跨学科研究机会:这个项目位于计算语言学/NLP和人文学科的交叉点,为你提供了一个独特的机会来融合技术和人文知识。你将有机会开发创新的AI方法来解析和理解文化遗产数据,这不仅需要技术能力,还需要对人文学科的深刻理解。
2. 国际合作环境:作为HAICu项目的一部分,你将有机会与来自不同大学、研究机构和文化遗产组织的专家合作。这种国际化的研究环境将极大地拓展你的视野和人脉网络。
3. 实际应用前景:你的研究将直接应用于解决文化遗产机构面临的实际问题,特别是处理大规模、异构的多模态数字遗产收藏。这意味着你的工作将对社会产生切实的影响。
4. 前沿AI技术探索:项目将探索如何利用大型语言模型在小数据量甚至零样本学习的情况下进行学习,这代表了AI领域的最新发展。你将有机会参与推动这一技术前沿的研究。
5. 丰富的数据资源:通过与荷兰国家图书馆的合作,你将获得大量珍贵的文化遗产数据集。这为你的研究提供了独特和丰富的资源基础。
6. 灵活的研究方向:项目提供了多个可能的研究主题,如文学接受度分析、互文性检测、概念演变跟踪等。这种灵活性允许你根据自己的兴趣和专长选择具体的研究方向。
7. 全面的培养计划:除了研究工作,项目还提供教学经验和参与科普活动的机会。这种全面的培养将有助于你未来在学术界或产业界的职业发展。
8. 优厚的待遇:项目提供具有竞争力的薪酬package,包括基本工资、假期津贴和年终奖金。这将使你能够专注于研究工作,无需担心经济问题。

有话说

项目理解

1.交叉学科:

• 本项目属于人工智能与自然语言处理的交叉学科研究领域
• 涉及计算机科学、语言学、认知科学等多个学科

2.研究目标:

• 构建具有广泛知识储备、逻辑推理能力和语言生成能力的智能对话助手
• 实现与人类的自然、流畅交互
• 探索人工智能系统在伦理决策、创造性思维等方面的能力

3.技术手段:

• 采用大规模语言模型技术
• 应用强化学习算法
• 集成知识图谱
• 通过海量文本数据训练和多轮对话交互优化系统性能

4.理论贡献:

• 深化了对人工智能系统模拟人类认知过程的研究
• 提升了人工智能系统的上下文理解和知识推理能力
• 为构建更智能化的人机交互系统提供了新的理论基础

5.应用价值:

• 可广泛应用于客户服务、教育辅导、心理咨询等多个领域
• 具有显著的社会和经济价值
• 为人工智能的未来发展提供了重要的实践参考

创新思考

1.前沿方向:

• 向认知科学、脑科学等领域拓展
• 探索人工智能系统与人类认知过程的深层联系

2.技术手段:

• 引入脑机接口技术
• 应用量子计算
• 提升系统的信息处理能力和决策效率

3.理论框架:

• 构建融合语言学、心理学和计算机科学的跨学科理论模型
• 更全面地解释和模拟人类的语言认知过程

4.应用拓展:

• 向法律咨询、医疗诊断等专业领域延伸
• 提供更加专业化的智能服务

5.实践意义:

• 探索在促进教育公平方面的应用
• 研究如何提高社会福利
• 彰显人工智能技术的社会责任

6.国际视野:

• 与国际顶尖研究机构合作
• 推进全球人工智能伦理标准的制定

7.交叉创新:

• 将系统与虚拟现实、增强现实技术相结合
• 开发更加沉浸式的人机交互体验

8.其他创新点:

• 探索系统的情感智能，提高其在复杂社交场景中的表现
• 研究系统的自主学习和知识更新能力，以适应变化的外部环境
• 探索与物联网技术的结合，实现智能家居、智慧城市等更广泛的应用场景

博士背景

Sylvia Lin，985文学系博士生，专注于现当代文学和跨文化叙事研究。擅长运用比较文学和文化研究方法，探索全球化语境下的中国文学与世界文学的互动关系。在研究二十一世纪中国女性作家的都市书写与身份建构方面取得重要突破。曾获全国优秀博士学位论文奖，研究成果发表于《中国现代文学研究丛刊》和《Comparative Literature Studies》等重要期刊。