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Christopher Manning

La nomination

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique

Institution

  • Université Stanford
Département d'informatique

Pays

  • États Unis

Éducation

Ph.D., Université de Stanford

À propos

Les recherches de Christopher Manning ont pour objectif de créer des ordinateurs qui peuvent intelligemment traiter, comprendre et produire du matériel de langage humain.

Manning a recours à des méthodes d’apprentissage automatique pour régler des problèmes linguistiques computationnels, y compris le parsage syntaxique, la sémantique et la pragmatique computationnelles, l’inférence textuelle et la traduction automatique. Il est un chef de file dans l’application de l’apprentissage profond au traitement du langage naturel, y compris exploration des réseaux neuronaux récursifs, analyse de sentiments, analyse de dépendance par réseaux neuronaux, modèle GloVe pour la représentation vectorielle de mots, traduction automatique neuronale et compréhension du langage profond. Il a été président de l’Association for Computational Linguistics en 2015 et a écrit en collaboration des manuels de pointe sur le traitement statistique du langage naturel et sur l’extraction d’information. Il est membre du groupe de traitement du langage naturel de Stanford (@stanfordnlp).

Prix

Membre, Association for Computing Machinery, 2013

Membre, Association for the Advancement of Artificial Intelligence

Membre, Association for Computational Linguistics, 2011

Publications Pertinentes

Manning, C.D., P. Raghavan et H. Schütze. Introduction to Information Retrieval. Cambridge: Cambridge University Press, 2008.

Manning, C.D. et H. Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. Cambridge, MA: MIT Press, 1999.

Andrews, A. et C.D. Manning. Complex Predicates and Information Spreading in LFG. Stanford, CA: CSLI Publications, 1999.

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