ウィリアム・ヤン・ワン
ウィリアム・ヤン・ワン
職業コンピュータ科学者および学者
学歴
教育コンピュータサイエンス博士
母校コロンビア大学カーネギーメロン大学
学術研究
機関カリフォルニア大学サンタバーバラ校

ウィリアム・ヤン・ワンはコンピュータ科学者であり、学者でもある。カリフォルニア大学サンタバーバラ校のメリチャンプ心と機械知能教授である。[ 1 ]

王氏の研究は、言語、視覚、そして生成知能の実証的研究を結びつけることに重点を置いています。[ 2 ]彼はIEEE SPSピエール・シモン・ラプラス賞[ 3 ]と英国コンピュータ協会のカレン・スパーク・ジョーンズ賞を受賞しています。 [ 4 ]

教育と初期のキャリア

王氏は2009年に深圳大学情報工学部でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、2011年にはコロンビア大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得しました。2011年から2012年にかけて、カーネギーメロン大学でRKメロン・プレジデンシャルフェローを務めました。その後、 2016年にカーネギーメロン大学でコンピュータサイエンスの博士号を取得しました。[ 5 ] [ 6 ]

キャリア

2013年から2016年まで、王氏はカーネギーメロン大学の研究員を務めました。2016年にはカリフォルニア大学に助教授として着任し、2021年には准教授、2023年には教授に就任しました。[ 6 ] 2019年には、ダンカン・アンド・スザンヌ・メリシャン財団の人工知能とデザイン部門の教授に任命されました。[ 2 ] 2022年にはアマゾンウェブサービスの客員研究員として雇用されました。 [ 7 ]

王氏はAlpha Design AIの創設者兼CEOであり、UCSB Responsible Machine Learning Center、 [ 8 ] UCSB NLP Group、[ 9 ] UCSB Mind and Machine Intelligence Initiative [ 10 ]のディレクターを務めています。

研究

王氏の研究対象は機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、人工知能（AI）であり、特に推論手法と生成モデルを研究している。2017年にはフェイクニュース検出用のデータセットLIARを発表し、テキストとメタデータを組み合わせたCNNモデルが、テキストのみを使用するディープラーニングモデルよりも優れた性能を発揮することを明らかにした。[ 11 ]王氏はXiong氏とHoang氏とともに、精度を考慮した報酬関数を用いて、知識グラフにおけるマルチホップ推論のためのDeepPath学習強化アプローチを確立した。[ 12 ]視覚言語ナビゲーションに基づく他の研究では、強化クロスモーダルマッチング（RCM）を​​導入した。[ 13 ]

王氏は、フェイクニュースを検出するためのNLP技術を評価するための調査を実施し、プラットフォームが偽情報に対処できるようにするための解決策を提案した。[ 14 ]

賞と栄誉

選択された記事

  • ウィリアム・ヤン・ワン（2017年）。「嘘つき、嘘つきパンツオンファイア」：フェイクニュース検出のための新しいベンチマークデータセット。arXiv ：1705.00648 [ cs.CL ]。
  • Xiong, Wenhan; Hoang, Thien; William Yang Wang (2017). 「DeepPath: 知識グラフ推論のための強化学習手法」. arXiv : 1707.06690 [ cs.CL ].
  • Wang, X.; Huang, Q.; Celikyilmaz, A .; Gao, J.; Shen, D.; Wang, YF; Zhang, L. (2019). 「視覚言語ナビゲーションのための強化クロスモーダルマッチングと自己教師あり模倣学習」. 2019 IEEE/CVF コンピュータビジョンとパターン認識会議 (CVPR) . pp.  6629– 6638. arXiv : 1811.10092 . doi : 10.1109/CVPR.2019.00679 . ISBN 978-1-7281-3293-8。
  • サン、トニー。ガウト、アンドリュー。タン、シャーリン。黄、宇新。エルシェリーフ、マイ;趙潔宇。ミルザ、ディバ。ベルディング、エリザベス。チャン、カイウェイ。ウィリアム・ヤン・ワン (2019) 「自然言語処理におけるジェンダーバイアスの軽減: 文献レビュー」。arXiv : 1906.08976 [ cs.CL ]。
  • Wang, X.; Wu, J.; Chen, J.; Lei, L.; Wang, YF; Wang, WY (2019). 「VaTeX: 映像と言語研究のための大規模・高品質多言語データセット」. 2019 IEEE/CVF 国際コンピュータビジョン会議 (ICCV) . pp.  4581– 4591. arXiv : 1904.03493 . doi : 10.1109/ICCV.2019.00468 . ISBN 978-1-7281-4803-8。

参考文献

  1. ^ 「ウィリアム・ワン」カリフォルニア大学サンタバーバラ校2025年4月30日閲覧。
  2. ^ a b「ウィリアム・ワン」カリフォルニア大学サンタバーバラ校. 2025年5月12日閲覧。
  3. ^ a b「ピエール＝シモン・ラプラス早期キャリア技術功績賞」（PDF） .信号処理学会. 2025年5月14日閲覧。
  4. ^ a b「カレン・スパーク・ジョーンズ賞：過去の受賞者」 BCS . 2025年4月30日閲覧。
  5. ^ 「William Yang Wang–IEEE」 .米国電気電子学会. 2025年4月30日閲覧。
  6. ^ a b「ウィリアム・ヤン・ワン-履歴書」(PDF) .カリフォルニア大学サンタバーバラ校。2025 年4 月 30 日に取得。
  7. ^ 「Amazonの科学者の最近の栄誉と賞」 Amazon 、 2023年4月20日。 2025年4月30日閲覧。
  8. ^ 「People」 . UCSB Responsible Machine Learning Center . 2025年4月30日閲覧。
  9. ^ 「教員と研究者」UCSB NLPグループ。2025年4月30日閲覧。
  10. ^ 「ディレクトリ」 . UCSB Mind and Machine Intelligence Initiative . 2025年4月30日閲覧。
  11. ^ Upadhayay, Bibek; Behzadan, Vahid (2020年11月9日). 「Sentimental LIAR: 偽りの主張の分類のための拡張コーパスとディープラーニングモデル」. 2020 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI) . pp.  1– 6. arXiv : 2009.01047 . doi : 10.1109/ISI49825.2020.9280528 . ISBN 978-1-7281-8800-3。
  12. ^ Das, Rajarshi; Dhuliawala, Shehzaad; Zaheer, Manzil; Vilnis, Luke; Durugkar, Ishan; Krishnamurthy, Akshay; Smola, Alex; McCallum, Andrew (2018). 「散歩に出かけて答えに辿り着く：強化学習を用いた知識ベース内のパスの推論」ICLR .
  13. ^ Wu, Siying; Fu, Xueyang; Wu, Feng; Zha, Zheng-Jun (2022年10月10日). 「視覚と言語によるナビゲーションのためのクロスモーダル・セマンティック・アライメント事前トレーニング」.第30回ACM国際マルチメディア会議論文集. pp.  4233– 4241. doi : 10.1145/3503161.3548283 . ISBN 978-1-4503-9203-7。
  14. ^ Berrondo-Otermin, Maialen; Sarasa-Cabezuelo, Antonio (2023年12月18日). 「フェイクニュース検出への人工知能技術の応用：レビュー」 . Electronics . 12 (24): 5041. doi : 10.3390/electronics12245041 .
  15. ^ 「IBM Faculty Awards受賞者」 IBM 2025年4月30日閲覧。
  16. ^ 「AIの未来：注目すべきAI10選」 Computer.org 2025年4月30日閲覧。
  17. ^ 「CRA学部生研究教員メンタリング賞」。コンピューティング研究協会。 2025年4月30日閲覧。

Google Scholarに索引付けされたウィリアム・ヤン・ワンの出版物

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