近日，人工智能领域国际顶级会议IJCAI-2019公布的录用结果中，我中心自然语言处理研究组有两篇论文入选。IJCAI会议是人工智能领域的顶会，由国际人工智能协会主办，在中国计算机学会（CCF）会议推荐列表中为A类会议。IJCAI有着严苛的录用标准，此次投稿量高达4752篇，但录用率为近年最低，仅有17.9%。此次被录用的论文的相关信息如下：
1.题目：Graph-based Neural Sentence Ordering (作者: Yongjing Yin, Linfeng Song, Jinsong Su*, Jiali Zeng, Chulun Zhou , Jiebo Luo)。论文第一作者是厦门大学软件学院2017级硕士研究生尹永竞和美国罗切斯特大学宋霖峰博士，通讯作者是苏劲松副教授。
该论文提出了一种基于图神经网络的句子排序模型。主要思想是将实体看作句子间的桥梁，构建出句子-实体图结构来建模句子间的语义相关性和句子实体间的共现信息，然后利用图循环神经网络来传播和学习句子节点和实体节点的语义表示。相比于之前的方法，我们的模型不仅能够减少建模不连贯句子间的相关性带来的噪声，并且能充分利用实体信息，在句子排序任务上取得目前最佳性能。
2.题目：Neural Collective Entity Linking Based on Recurrent Random Walk Network Learning (作者: Mengge Xue, Weiming Cai, Jinsong Su*, Linfeng Song, Yubin Ge, Yubao Liu, Bin Wang)。论文第一作者是中国科学院信息工程研究所2018级硕士研究生薛梦鸽，通讯作者是其本科导师苏劲松副教授。
本文提出一种基于外部知识的神经网络实体链接算法。本文的主要思想在于利用外部知识库建模不同实体间的语义相似度，将此作为传播矩阵，利用循环随机游走算法在不同实体决策间进行决策传播，同时在损失函数中加入传播决策的语义正则化项。在公开的六个数据集测试表明，所提方法取得了不错的性能表现。
