Jackie Chi Kit Cheung
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2018
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Mandat renouvelé – 2023
Jackie Chi Kit Cheung est professeur agrégé à l’École d’informatique de l’Université McGill, où il codirige le laboratoire Raisonnement et apprentissage. Il est titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR et codirecteur scientifique associé à Mila, l’Institut québécois d’intelligence artificielle. Ses recherches portent sur des sujets liés à la génération de langage naturel, comme le résumé automatique, et à l’intégration de diverses sources de connaissances dans les systèmes de traitement du langage naturel pour favoriser un raisonnement pragmatique et de bon sens. Il travaille également sur des applications de traitement du langage naturel dans des domaines comme l’éducation, la santé et la revitalisation des langues. Il est notamment motivé par la manière dont la structure du monde peut être reflétée dans la structure des systèmes de traitement des langues. Il est chercheur consultant à Microsoft Research Montréal.
Prix
- Prix du meilleur article court, Conférence sur la linguistique informatique, 2022
- Prix du meilleur article, Association de linguistique informatique, 2018
- Bourse de recherche Facebook, 2013
- Bourse d’études supérieures Alexander Graham Bell Canada, CRSNG, 2012-2013
Publications Pertinentes
- Cao, M., Dong, Y., He J., Cheung J.C.K. (2022). « Learning with Rejection for Abstractive Text Summarization ». EMNLP.
- Emami, A., Porada, I., Olteanu, A., Suleman, K., Trischler, A., Cheung, J. C. K. (2021). « ADEPT: An Adjective-Dependent Plausibility Task », Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing, 1(Long Papers):7117-7128.
- Xu, P., Kumar, D., Yang, W., Zi, W., Tang, K., Huang, C.,... Cao, Y. (2021). « Optimizing deeper transformers on small datasets ».
- Wu, J., Xu, Y., Zhang, Y., Ma, C., Coates, M., Cheung, J. C. K. (2021). « TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion ».
- Porada, I., Suleman, K., Trischler, A., Cheung, J. C. K. (2021). « Modeling Event Plausibility with Consistent Conceptual Abstraction », Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, p. 1732-1743.
- Socolof, M., Cheung, J. C. K., Wagner, M., O’Donnell, T. J. (2021). « Characterizing Idioms: Conventionality and Contingency ».