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 <!-- <p>孙栩，北京大学信息学院研究员、博士生导师，并担任新体制长聘副教授。2010年于日本东京大学获得计算机博士学位。先后在日本东京大学、微软公司美国雷蒙德研究院、美国康奈尔大学、香港理工大学担任研究职位。研究方向为自然语言处理和机器学习，特别是自然语言生成、面向语言的深度学习。在ACL、ICML、NIPS、ICLR、EMNLP、COLING等发表多篇论文。获得香港求是科技基金会“求是杰出青年学者奖”、中国电子学会科学技术奖一等奖、COLING 2018最佳论文奖。</p> -->
-<p>孙栩，北京大学计算机学院研究员、博士生导师，并担任新体制长聘副教授。2010年于日本东京大学获得计算机科学博士学位,2007年于北京大学获得计算机科学硕士学位。先后在日本东京大学、微软公司美国雷蒙德研究院、美国康奈尔大学、香港理工大学担任研究职位。研究方向为自然语言处理和机器学习，特别是自然语言生成、面向语言的深度学习。在IEEE TPAMI、ACL、ICML、NIPS、ICLR、EMNLP、COLING等国际期刊和会议发表多篇论文，Google Scholar论文被引用7000余次。先后获得香港求是科技基金会“求是杰出青年学者奖”、中国电子学会科学技术奖一等奖、国际计算语言学大会COLING 2018最佳论文奖、中国计算机学会自然语言处理与中文计算青年新锐奖、自然语言处理经验方法会议EMNLP 2023最佳论文奖。</p>
+<p>孙栩，北京大学计算机学院研究员、博士生导师，并担任新体制长聘副教授。2010年于日本东京大学获得计算机科学博士学位，2007年于北京大学获得计算机科学硕士学位。先后在日本东京大学、微软公司美国雷蒙德研究院、美国康奈尔大学、香港理工大学担任研究职位。研究方向为自然语言处理和机器学习，特别是自然语言生成、面向语言的深度学习。在IEEE TPAMI、ACL、ICML、NIPS、ICLR、EMNLP、COLING等国际期刊和会议发表多篇论文，Google Scholar论文被引用9000余次。先后获得香港求是科技基金会“求是杰出青年学者奖”、中国电子学会科学技术奖一等奖、国际计算语言学大会COLING 2018最佳论文奖、中国计算机学会自然语言处理与中文计算青年新锐奖、自然语言处理经验方法会议EMNLP 2023最佳论文奖。</p>
 
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