最终学位：博士
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研究方向：自然语言处理
博士，讲师，中国中文信息学会青年工作委员会委员。研究方向为自然语言处理、文本情感分析，聚焦于文本隐式情感分析与文本表示学习的研究。近年来，在《Knowledge-Based System》、《Lecture Notes in Artificial Intelligence Volume》、《中文信息学报》、《计算机科学》等国内外学术期刊发表论文8篇，其中SCI收录2篇，EI收录1篇。获得软件著作权4项。参与国家自然基金重点或面上项目3项。目前招收对自然语言处理、表示学习有浓厚兴趣的学生进行科研训练，做一些有意义的研究，合作发表高水平文章。
[1] Jian Liao, Suge Wang, Deyu Li. Identification of Fact-Implied Implicit Sentiment Based on Multi-Level Semantic Fused Representation. Knowledge-Based Systems, 2019,165:197-207. (SCI二区)
[2] Jian Liao, Suge Wang, Deyu Li, et al. FREERL: Fusion Relation Embedded Representation Learning Framework for Aspect Extraction. Knowledge-Based Systems, 2017, 135:9–17. (SCI二区)
[3] Jian Liao, Yang Li, Suge Wang. The constitution of a fine-grained opinion annotated corpus on weibo. Lecture Notes in Artificial Intelligence Volume, 2016: 227-240. (EI 检索)
[4] 廖健, 王素格, 李德玉, 张鹏. 基于观点袋模型的汽车评论情感极性分类. 中文信息学报. 2015, 29(3):113–120
[5] 廖健, 王素格, 李德玉, 王杰. 基于增强字向量的微博观点句情感极性分类方法. 郑州大学学报: 理学版. 2017, 49(1):39–44.
[6] 穆婉青, 廖健, 王素格. 融合 CNN 和结构相似度计算的排比句识别及应用[J]. 中文信息学报, 2018, 32(2): 139-146.
[7] 陈鑫, 王素格, 廖健. 基于词语相关度的微博新情感词自动识别[J]. 计算机应用, 2016, 36(2): 424-427.
[8] 文治, 李旸, 王素格, 廖健, 等. 融合反问特征的卷积神经网络的中文反问句识别[J]. 中文信息学报, 2019, 33(1): 68-76.
[1] 社交媒体中文本情感语义计算理论与方法，国家自然科学基金重点项目，2017.01-2021.12，参与人
[2] 面向产品评论的隐式情感建模理论与方法研究，国家自然科学基金面上项目，2016.01-2019.12，参与人
[3] 基于社交媒体用户模型的多粒度虚拟社区建模研究，国家自然科学基金青年项目，2017.01-2019.12，参与人
[4] 多标记数据的粒计算理论与算法研究，国家自然科学基金面上项目，2013.01-2016.12，参与人