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<html> <head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html">
<meta name="description" content="***">
<meta name="keywords" content="Ruihui Zhao, 赵瑞辉, 抖音评论, 自然语言处理, 信息安全">
<meta charset="UTF-8">
<body font-size=8px>
<title> Ruihui Zhao, 赵瑞辉, 抖音评论, 自然语言处理, 信息安全</title>
</head>
<body>
<table>
<tr><th></th><th></th><th></th>
<tr>
<td><img src="ruihui.jpeg" width=200 height=200 alt="a photo"></td>
<td> </td>
<td><h1> 赵 瑞辉 (Ruihui, Zhao) </h1>
</p>
<a style="text-decoration:none" href="xxx" target="_blank">抖音-评论-深圳团队</a></br>
<strong>算法负责人</strong></br>
</br>
邮箱: [email protected]</br>
电话: +86-156-8088-2195
</td>
</table>
<hr>
<h3>关于我</h3>
抖音-评论-深圳团队算法负责人，负责公司产品的评论、直播、弹幕等信息的内容安全和生态画风优化，管理团队和项目，牵头与业界的科研合作、前沿论文落地转化等。累计发表顶级学术会议/期刊论文<b>20</b>余篇 (e.g. ACL, WWW, AAAI, IJCAI, CIKM, NAACL, EMNLP, ICDE, TII, TOIT, etc.),
被引用次数<b>191</b>次，高引h-index 9,累计申请发明专利<b>100</b>余项,并担任多个顶级学术会议/期刊审稿人,获得多项行业竞赛第一名。<br>
此前,在<a class="grey" href="https://jarvislab.tencent.com">腾讯天衍实验室</a> 担任高级研究员（2018.05-2022.09）,主要研究方向为NLP、机器学习,及其在信息安全和医疗大数据领域的业务突破。在此之前,在创新工场AI工程院NLP组担任算法工程师 (2017 - 2018)。
硕士毕业于日本早稻田大学<a href="http://www.iwaihara-lab.org/pub/">数据工程实验室</a> (2017, 研究型硕士)。本科毕业于电子科技大学信息安全专业 (2015)。<br>
<!-- <hr>
<h4>Research Interests</h4>
<li>Natural Language Processing: Medical Pre-training Language Modeling, Knowledge Distillation, Text Matching, Taxonomy Construction and Expansion, Question Generation and Answering, etc. </li>
<li>Machine Learning Techniques: Time Series Anomaly Detection, Community Detection, Graph Embeddings, Model Interpretability, etc. </li>
<li>Information Security: Federated Learning, Searchable Encryption </li>
-->
<hr>
<h3>工作经历</h3>
<!-- <table class="imgtable"><tr><td> -->
<td align="left"><h4>算法负责人 深圳今日头条科技有限公司 Data-抖音-评论 (2022.9 ~ 至今)</h4>
主要的工作内容：
<ul>
<li> 负责公司产品的评论、直播、弹幕等信息的内容安全和生态画风优化，如：抖音评论生态画风问题、抖音网暴专项、抖音多模态抑郁自杀检测专项等； </li>
<li> 负责将最前沿的机器学习算法（NLP/CV/文本挖掘等）应用到众多产品中，解决业务的实际问题； </li>
<li> 带领团队与跨职能部门合作，推进项目的整个生命周期，包括需求讨论，系统设计，算法开发，NLP/CV模型开发和迭代、模型应用和服务的上线； </li>
<li> 管理团队和项目，帮助团队成员成长，激发团队潜力； </li>
<li> 负责牵头与业界的科研合作、前沿论文落地转化等。 </li>
</ul>
<td align="left"><h4>T10高级研究员 腾讯科技（深圳）有限公司 天衍实验室 医疗大数据组 (2018.5 ~ 2022.9)</h4>
<!-- <ul> -->
作为天衍实验室<b>骨干创始成员</b>,曾虚线带领5名全职员工, 探索NLP、机器学习技术在信息安全及医疗领域的<b>业务突破</b>、项目落地及研究:
<li><b>智慧医保反欺诈, 技术负责人</b></a>
<ul>
<li><b>背景及挑战</b></li>
<ul>
<li> 现有监管系统无法直接发现骗保团伙,执法大队主要靠群众举报发现团伙 </li>
<li> 业界现存基于大数据的解决方案无法直接定性,且模型可解释性要求高 </li>
<li> 医保电子凭证全渠道已激活<b>10亿</b>,为骗保团伙提供新渠道,去年底开始出现盗刷案件 </li>
</ul>
<li><b>方案及主要工作</b></li>
<ul>
<li> <b>行业首创</b>团伙骗保发现方案及电子凭证实时风控方案,<b>创新点</b>总结为: 1)主动发现 2)团伙排序 3)团伙扩散 4)发现团伙骗保新模式 </li>
<li> 设计架构及方案,包含:图社区探测(Attactor、二部图等)、时间序列异常检测、模型可解释性(ECOD等)、标签扩散等技术 </li>
<li> 从零设计出就诊画像、个人画像、团伙画像等230个业务画像指标,用于对可疑团伙和个人进行排序 </li>
<li> 基于faiss、DBScan等,<b>自研聚类加速算法</b>,速度提升<b>~10倍</b>,并解决内存溢出问题 </li>
</ul>
<li><b>项目成果及亮点</b></li>
<ul>
<li> 该方案获得2022国家医保局解决方案大赛<b>全国第一(1/156, 行业最高奖项)</b>,2021数博会领先科技成果奖(49/560, <b>国家社会科技奖</b>),2020北京局数智医保竞赛金奖(行业首个比赛),确立在智慧医保领域的领先地位 </li>
<li> 在北京局真实落地部署,挖掘出<b>10多个</b>骗保团伙,经执法大队验证,<b>准确率100%,全部为高价值团伙</b>,并发现<b>新型特大团伙</b>,涉案金额<b>数千万</b>,收到客户的成果验证及感谢信 </li>
<li> 为腾讯在智慧医保赛道找到突破口,获得腾讯医疗副总裁支持立项执法通产品,项目已在广东省、北京、郑州等落地 </li>
<li> 该项目累计曝光420万次,覆盖医保及医疗行业相关人员183万,全媒体报道共178篇次,如光明网、中新网、国际在线等多家核心党央媒,转发率超356%
</ul>
</ul>
</li>
<li><b>腾讯健康-资讯搜索&医学文献搜索, 技术负责人</b></a>
<ul>
<li><b>背景及挑战</b></li>
<ul>
<li> 通用领域搜索引擎如Google和Bing等均使用了预训练语言模型BERT </li>
<li> 医疗搜索面临挑战:1)排序结果的可解释性 2)因内容源数量少,排序质量要求高 3)排序算法时延要求控制在80ms~100ms </li>
<li> 现有学术搜索引擎如谷歌学术、微软学术、Aminer、SciBERT等无法自动生成文献阅读路径,且搜索结果与文献综述中的列表相比,精确率较低 </li>
</ul>
<li><b>方案及主要工作</b></li>
<ul>
<li> 基于知识蒸馏的语言模型LTD-BERT及持续学习(Continual Learning)算法,提供轻量级句子级语义特征,并基于语义哈希(Semantic Hash)提升检索速度 </li>
<li> 基于Self-attention提供词级别交互特征、基于对比学习(如ConSERT)解决语义坍缩问题 </li>
<li> 基于改进的Eli5及L2R(如LambdaMART等)算法提供排序算法可解释性 </li>
<li> 提出RePaGer系统自动生成阅读路径,基于改进的NEWST算法在引用图上进行路径选择 </li>
</ul>
<li><b>项目成果及亮点</b></li>
<ul>
<li> 平均DAU 49w,与腾讯AI Lab的NSE算法相比，线上点击率A/B test<b>提升3.8%</b> </li>
<li> 自研LTD-BERT并引入交互特征,与BERT效果持平,F1达到92.5%,同时<b>速度提升~25倍</b> </li>
<li> 独立使用Streamlit上线可解释性工具可展示特征重要性得分及排序、特征名、特征值等信息，便于线上debug </li>
<li> 公司级算力平台Venus上开源BERT组件及LTD-BERT算法,累计超<b>17个团队</b>使用,并获得腾讯AI算法评选<b>金奖</b> </li>
<li> 方案能自动生成文献阅读路径、并引入预备知识链,告诉用户预先读哪些基础知识、且跟谷歌学术、微软学术等相比,提升精确率<b>10%</b>以上 </li>
<li> 语义哈希两篇论文分别被NLP领域<b>顶会ACL及EMNLP录用</b>,阅读路径论文被数据挖掘<b>顶会ICDE录用</b>,并开源SurveyBank数据集 </li>
</ul>
</ul>
</li>
</li>
<li><b>腾讯健康-新冠疫苗问答, 项目发起人&技术负责人</b></a>
<ul>
<li><b>背景及挑战</b></li>
<ul>
<li> 2021年初,业界还没有新冠疫苗智能问答系统,我发起并作为技术负责人上线该系统 </li>
<li> 官方疫苗接种资讯不定期持续更新,需消耗医学专家人力定期查找并更新疫苗知识树 </li>
<li> 从零启动项目,缺乏用户问法语料,需通过算法进行生成不同的问法 </li>
</ul>
<li><b>方案及主要工作</b></li>
<ul>
<li> 基于自研目录树扩展(HEF)及目录树填充(QEN)算法,自动对疫苗知识树节点进行扩展填充 </li>
<li> 基于自研问题生成算法,通过逐步改写,自动生成难度可控的问题 </li>
<li> 基于自研LTD-BERT和目录树,对用户查询进行分类,将对应的标准答案回复给用户 </li>
</ul>
<li><b>项目成果及亮点</b></li>
<ul>
<li> 业界首个<a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s/kKjfV0bMGOx_Co-BhNdqrg">新冠疫苗智能问答系统</a>,上线到腾讯健康及微信搜一搜,DAU最高达<b>80w</b> </li>
<li> 自研HEF模型比业界最佳方案准确率提升<b>46.7%</b>, MRR指标提升<b>32.3%</b> </li>
<li> 目录树算法分别被数据挖掘<b>顶会WWW录用</b>,问题生成算法被NLP<b>顶会ACL录用</b> </li>
</ul>
</ul>
</li>
</li>
<li><b>其他代表项目</b></a>
<ul>
<li><b>腾讯健康-医保电子凭证保险推荐,技术负责人</b></li>
<ul>
<li> 微信医保电子凭证激活用户已超过<b>5亿</b>,本项目的目标是筛选高质量用户进行保险页面入口投放,以及对保险进行个性化排序,以提升购买率 </li>
<li> 从0到1与产品、开发侧对接,给出整体技术方案和技术架构,确定业务目标及流程,拆解出投放系统、推荐系统、标签系统 </li>
<li> 依据不同来源数据构建标签画像体系,包括:基础特征,行为特征,交叉特征,支付特征,Saas买药特征等</b> </li>
<li> 基于Lookalike、L2R、Multi-task Learning等技术进行投放系统及推荐系统开发上线 </li>
</ul>
<li><b>医疗OCR,算法核心成员</b></li>
<ul>
<li> 尝试引入Transformer,vgg+Transformer+ctc效果达到<b>词准确率91.66%,单字准确率97.81%,单字召回率98.36%</b> </li>
<li> 负责后处理纠错模型,模拟人基于语境信息先识别后改正,<b>识别F1达到87%,纠正F1达到85.7%</b>,并开源医疗拼写纠错数据集,已被CIKM'22 resource track录用 </li>
</ul>
<li><b>医疗联邦学习,项目发起人&技术负责人</b></li>
<ul>
<li> <a class="grey" href="https://tech.qq.com/a/20200413/006866.htm">业界首个医疗联邦学习案例</a> ,使用某市真实医院数据进行脑卒中预测,AUC达80% </li>
<li> 与微众银行AI部门共建联合实验室 </li>
<li> 方案与Transformer、One-Versus-All等方法结合,发表TII(<b>SCI一区,IF=10.2</b>)、TOIT、IJCNN、IJCAI'FML等论文 </li>
</ul>
<li><b>流感预测,算法负责人</b></li>
<ul>
<li> 与<b>钟南山院士</b>呼研院合作,预测未来一周的流感病毒阳性率,为疾控部门政策提供参考 </li>
<li> 基于香港每周流感数据,使用XGBoost、SARIMA、SIR等模型,设计时间序列、斜率、天气、季节等相关特征 </li>
<li> 评测指标MAE=1.1%、MAPE=18.03%, 对比业界现存方案(基于重庆数据发表在《柳叶刀》)提升率分别为<b>11.2%</b>和<b>1.72%</b> </li>
</ul>
</ul>
</li>
<!-- </ul> -->
<!-- </td></tr></table> -->
<hr>
<!-- <table class="imgtable"><tr><td> -->
<td align="left"><h4>NLP算法工程师 创新工场 AI工程院 NLP组 (2017.9 ~ 2018.5)</h4>
</li>
<li><b>爆款预测, 算法负责人</b></a>
<ul>
<li><b>背景及挑战</b></li>
<ul>
<li> 2017年,网红甜品"脏脏包"突然成为爆品,该系统可基于社交媒体自动发现甜品领域新词并预测能否成为爆款,从而为商家提供商品舆情和爆款推荐服务 </li>
<li> 领域词典需要从0构建,且需要定期维护更新,自动发现新词 </li>
<li> 爆款难以归因,爆发预测(Burst Prediction)领域文献和业界落地解决方案极少 </li>
</ul>
<li><b>方案及主要工作</b></li>
<ul>
<li> 作为<b>算法负责人</b>,提出了基于社交网络文本的两阶段算法方案: 1)领域词典自动构建及新词发现 2)爆发预测 </li>
<li> 领域词典自动构建及新词发现:基于hashtag共现及词边界,建立共现图,使用社区探测算法进行社区探测及新词发现,使用文本分类算法(HAN等)进行过滤 </li>
<li> 爆发预测:定义了Trigger/Burst/Off-Burst/Off-Trigger/Death五个生命周期,基于时间序列算法进行特征建模及分类预测 </li>
</ul>
<li><b>项目成果及亮点</b></li>
<ul>
<li> 新词召回率达<b>97%</b>,发现25个甜品,如:魔法翻糖、冰皮月饼、翻糖人偶等 </li>
<li> 文本分类精确率达96.7%,其中HAH模型效果远好于WordCNN/DPCNN/Bi-GRU等模型 </li>
<li> 爆发预测准确率达<b>85%</b> </li>
</ul>
</ul>
</li>
<!-- <li>Participated in a Task-oriented Dialogue System, designed the algorithm of NER/ID/DST;</li> -->
<!-- <li>Owned a burst prediction system, designed the algorithm of constructing domain dictionary and hashtag-based burst prediction.</li> -->
<!-- </td></tr></table> -->
<hr>
<h3> 代表性论文 <a class="grey" href="https://scholar.google.com/citations?user=0okAFQMAAAAJ&hl=en">[Google Scholar]</a></p></h3>
<h4>2022</h4>
<a class="grey" href="xxx"><i>Identify Event Causality with Knowledge and Analogy</i></a><img src="new.jpeg" width="25" height="19"><br/>
Sifan Wu, <strong>Ruihui Zhao</strong>, etc.<br/>
The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (<strong>AAAI-2023, CCF-A</strong>), Washington, DC, USA<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="https://github.com/ha-lins/GEML-MDG">[Codes]</a></p> -->
<a class="grey" href="xxx"><i>Semi-supervised Credit Card Fraud Detection via Attribute-driven Graph Representation</i></a><img src="new.jpeg" width="25" height="19"><br/>
Shuai Lin, Pan Zhou, Xiaodan Liang, Jianheng Tang, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Ziliang Chen, Liang Lin<br/>
The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (<strong>AAAI-2023, CCF-A</strong>), Washington, DC, USA<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="https://github.com/ha-lins/GEML-MDG">[Codes]</a></p> -->
<a class="grey" href="https://arxiv.org/abs/2210.04242"><i>Improving Multi-turn Emotional Support Dialogue Generation with Lookahead Strategy Planning</i></a><br/>
Sheng Xiang, Mingzhi Zhu, Dawei Cheng, Enxia Li, <strong>Ruihui Zhao</strong>, etc.<br/>
The 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (<strong>EMNLP-2022, CCF-B</strong>), Abu Dhabi<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="https://github.com/J-zin/DHIM">[Codes]</a></p> -->
<a class="grey" href="https://j-zin.github.io/files/MCSCSet.pdf"><i>MCSCSet: A Specialist-annotated Dataset for Medical-domain Chinese Spelling Correction</i></a><br/>
Wangjie Jiang, Zhihao Ye, Zijing Ou, <strong>Ruihui Zhao</strong>, etc.<br/>
ACM International Conference on Information and Knowledge Management 2022 (<strong>CIKM-2022 Resource Track, CCF-B</strong>), Atlanta, Georgia, USA.<br/></p>
<a class="grey" href="https://arxiv.org/abs/2106.09645"><i>Prototypical Graph Contrastive Learning</i></a><br/>
Shuai Lin, Chen Liu, Ziyuan Hu, Pan Zhou, Shuojia Wang, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Yefeng Zheng, Liang Lin, Eric Xing, Xiaodan Liang<br/>
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (<strong>TNNLS-2022, CCF-B, IF=10.47</strong>)<br/></p>
<a class="grey" href="https://arxiv.org/abs/2110.06354"><i>Tell Me How to Survey: Literature Review Made Simple with Automatic Reading Path Generation</i></a><br/>
Jiayuan Ding, Tong Xiang, Zijing Ou, Wangyang Zuo, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Chenghua Lin, Yefeng Zheng and Bang Liu<br/>
IEEE International Conference on Data Engineering 2022 (<strong>ICDE-2022 Industry Track, CCF-A</strong>), Virtual Conference, hosted by Kuala Lumpur, Malaysia<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="xxx">[Codes]</a></p> -->
<a class="grey" href="https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3485447.3511943"><i>QEN: Applicable Taxonomy Completion via Evaluating Full Taxonomic Relations</i></a><br/>
Suyuchen Wang, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Yefeng Zheng and Bang Liu<br/>
The Web Conference (<strong>WWW-2022, CCF-A</strong>), Virtual Conference, hosted by Lyon, France<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="xxx">[Codes]</a></p> -->
<a class="grey" href="https://arxiv.org/pdf/2204.13953.pdf"><i>"My nose is running. ""Are you also coughing?": Building A Medical Diagnosis Agent with Interpretable Inquiry Logics</i></a><br/>
Wenge Liu, Jianheng Tang, Hao Wang, Yi Cheng, Yafei Liu, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Xi Chen, Yefeng Zheng, Xiaodan Liang<br/>
International Joint Conference on Artificial Intelligence (<strong>IJCAI-2022, CCF-A</strong>), Vienna, Austria<br/></p>
<a class="grey" href="https://arxiv.org/pdf/2204.00843.pdf"><i>Privacy-preserving Anomaly Detection in Cloud Manufacturing via Federated Transformer</i></a><br/>
Shiyao Ma, Jiangtian Nie, Jiawen Kang, Lingjuan Lyu, Ryan Wen Liu, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Ziyao Liu, Dusit Niyato<br/>
IEEE Transactions on Industrial Informatics (<strong>TII-2022, CCF-A, IF=10.215</strong>)<br/></p>
<h4>2021</h4>
<a class="grey" href="https://arxiv.org/abs/2109.02867"><i>Refining BERT Embeddings for Document Hashing via Mutual Information Maximization</i></a><br/>
Zijing Ou, Qinliang Su, Jianxing Yu, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Yefeng Zheng and Bang Liu<br/>
The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (<strong>EMNLP-2021 findings, CCF-B</strong>), Punta Cana, Dominican Republic<br/>
<a class="grey" href="https://github.com/J-zin/DHIM">[Codes]</a></p>
<a class="grey" href="https://arxiv.org/pdf/2105.13066.pdf"><i>Integrating Semantics and Neighborhood Information with Graph-Driven Generative Models for Document Retrieval</i></a><br/>
Zijing Ou, Qinliang Su, Jianxing Yu, Bang Liu, Jingwen Wang, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Changyou Chen and Yefeng Zheng<br/>
The 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (<strong>ACL-2021, CCF-A</strong>), Bangkok, Thailand<br/>
<a class="grey" href="https://github.com/J-zin/SNUH">[Codes]</a></p>
<a class="grey" href="https://arxiv.org/pdf/2105.11698.pdf"><i>Guiding the Growth: Difficulty-Controllable Question Generation through Step-by-Step Rewriting</i></a><br/>
Yi Cheng, Siyao Li, Bang Liu, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Sujian Li, Chenghua Lin and Yefeng Zheng<br/>
The 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (<strong>ACL-2021, CCF-A</strong>), Bangkok, Thailand<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="xxx">[Codes]</a></p> -->
<a class="grey" href="https://aclanthology.org/2021.naacl-main.238.pdf"><i>Imperfect also Deserves Reward: Multi-Level and Sequential Reward Modeling for Better Dialog Management</i></a><br/>
Zhengxu Hou, Bang Liu, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Zijing Ou, Yafei Liu, Xi Chen, Yefeng Zheng<br/>
2021 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (<strong>NAACL-2021, CCF-B, NLP top-tier Conf.</strong>), Virtual Conference<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="xxx">[Codes]</a></p> -->
<a class="grey" href="https://arxiv.org/abs/2101.11268"><i>Enquire One's Parent and Child Before Decision: Fully Exploit Hierarchical Structure for Self-Supervised Taxonomy Expansion</i></a><br/>
Suyuchen Wang, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Xi Chen, Yefeng Zheng, Bang Liu<br/>
The Web Conference (<strong>WWW-2021, CCF-A</strong>), Virtual Conference<br/>
<a class="grey" href="https://github.com/sheryc/HEF">[Codes]</a></p>
<a class="grey" href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9533409"><i>FedOVA: One-vs-All Training Method for Federated Learning with Non-IID Data</i></a><br/>
Yuanshao Zhu, Christos Markos, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Yefeng Zheng, James Yu<br/>
International Joint Conference on Neural Networks (<strong>IJCNN-2021, CCF-C</strong>), Virtual Conference<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="xxx">[Codes]</a></p> -->
<a class="grey" href="https://arxiv.org/abs/2012.11988"><i>Graph-Evolving Meta-Learning for Low-Resource Medical Dialogue Generation</i></a><br/>
Shuai Lin, Pan Zhou, Xiaodan Liang, Jianheng Tang, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Ziliang Chen, Liang Lin<br/>
The Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (<strong>AAAI-2021, CCF-A</strong>), Virtual Conference<br/>
<a class="grey" href="https://github.com/ha-lins/GEML-MDG">[Codes]</a></p>
<a class="grey" href="https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3453169"><i>Towards Communication-efficient and Attack-resistant Federated Edge Learning for Industrial Internet of Things</i></a><br/>
Yi Liu, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Jiawen Kang, Abdulsalam Yassine, Dusit Niyato, Jialiang Peng*<br/>
Transactions on Internet Technology (<strong>TOIT-2021, CCF-B, IF=4.79</strong>)<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="xxx">[Codes]</a></p> -->
<h4>2020</h4>
<a class="grey" href="https://arxiv.org/abs/2006.10517"><i>Privacy-Preserving Technology to Help Millions of People: Federated Prediction Model for Stroke Prevention</i></a><br/>
Ce Ju*, <strong>Ruihui Zhao*</strong>, Jichao Sun, Xiguang Wei, Bo Zhao, Yang Liu, Hongshan Li, Tianjian Chen, Xinwei Zhang, Dashan Gao, Ben Tan, Han Yu and Yuan Jin<br/>
The 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (<strong>FML'IJCAI-2020</strong>), Virtual Conference<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="xxx">[Codes]</a></p> -->
<a class="grey" href="https://www.nature.com/articles/s41598-020-78084-w"><i>Forecasting the long-term trend of COVID-19 epidemic using a dynamic model</i></a><br/>
Jichao Sun,† Xi Chen,† Ziheng Zhang,† Shengzhang Lai, Bo Zhao, Hualuo Liu, Shuojia Wang, Wenjing Huan, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Man Tat Alexander Ng*, Yefeng Zheng*<br/>
Scientific Reports (<strong>Scientific Reports, IF=4.525</strong>)<br/></p>
<!-- <a class="grey" href="https://github.com/jichaosun001/covid_forecast">[Codes]</a></p> -->
<h4>2019 and Before</h4>
<a class="grey" href="https://arxiv.org/abs/1705.11056"><i>A Lightweight Efficient Searchable Encryption Scheme using Supervised Sentence Representations</i></a><br/>
<strong>Ruihui Zhao</strong>, Mizuho Iwaihara, etc.<br/>
The 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (<strong>FL'IJCAI-2019</strong>), Macau, China<br/></p>
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/7752502"><i>A Community-based P2P OSNs Using Broadcast Encryption Supporting Cross-platform with High-Security</i></a><br/>
Mingjie Ding, <strong>Ruihui Zhao</strong>, Keiichi Koyanagi, Takeshi Tsuchiya, Hiroaki Sawano<br/>
8th International Conference on Wireless Communications & Signal Processing (<strong>IEEE WCSP-2016, EI</strong>), Yangzhou, China</p>
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/6992161?arnumber=6992161"><i>Privacy-preserving personalized search over encrypted cloud data supporting multi-keyword ranking</i></a><br/>
<strong>Ruihui Zhao</strong>, Hongwei Li, Yi Yang, Yu Liang<br/>
6th International Conference on Wireless Communications & Signal Processing (<strong>IEEE WCSP-2014, EI</strong>), Hefei, China</p>
<hr>
<h3>学术职务</h3>
<li>工业界主席: AAAI 2021 rseml workshop, <a class="grey" href="http://federated-learning.org/rseml2021/">[Link]</a></li>
<li>程序委员会成员: IJCAI (IJCAI 2021, IJCAI-ECAI 2022, IJCAI 2023 及 IJCAI 2024)</li>
<li>审稿人: EMNLP 2021&2022, TPDS 2018 (CCF-A类期刊), AACL 2020等</li></p>
<hr>
<h3>已授权国家发明专利</h3>
<font color="red"><i>11项国家发明专利已授权,另有~90余项国家发明专利已递交</i></font><br/>
<li>2022.01 一种基于时序医疗记录及外部医学知识的疾病预测诊断方法, <strong>赵瑞辉</strong>, CN 113257412 A</a></li>
<li>2021.07 一种基于口语化同义句生成的数据增强系统, <strong>赵瑞辉</strong>/乔倩倩/韦伟, CN 110110045 A</a></li>
<li>2021.06 一种适用于问答系统的细粒度树形分类器构建方案, <strong>赵瑞辉</strong>/韦伟/乔倩倩/谭雯雯, CN 110032631 A</a></li>
<li>2021.04 一种协同任务预测方法及计算机可读存储介质, 李洪珊/<strong>赵瑞辉</strong>/赵博, HK 40022283</a></li>
<li>2021.03 基于神经网络语言模型的轻量级加密云数据检索方案, <strong>赵瑞辉</strong>/乔倩倩/许顺楠, CN 109992978 A</a></li>
<li>2021.02 一种基于因果图以及深度学习的疾病预测诊断方法, <strong>赵瑞辉</strong>/王婧雯, CN 112035671 A</a></li>
<li>2021.01 一种通信高效的基于异步梯度压缩的联邦学习框架, 刘毅/<strong>赵瑞辉</strong>, CN 111784002 A</a></li>
<li>2020.11 一种基于多头自注意力的知识蒸馏的语言模型压缩方法, 黄展鹏/赵博/<strong>赵瑞辉</strong>/陆扩建, CN 111554268 A</a></li>
<li>2020.10 一种基于预构建本体和知识图谱的可控医疗实体推荐方案, <strong>赵瑞辉</strong>/陆扩建/赵博/黄展鹏, CN 111538894 A</a></li>
<li>2020.10 一种可解释的基于知识蒸馏的轻量级搜索排序方案, <strong>赵瑞辉</strong>/陆扩建/赵博/黄展鹏, CN 111538908 A</a></li>
<li>2020.06 一种综合纵向-横向联邦学习的分散数据协同训练方案, 李洪珊/<strong>赵瑞辉</strong>/赵博, CN 111081337 A</a></li></p>
<hr>
<h3>奖项及荣誉</h3>
<li>2022.06 作为团队负责人研发中文医疗预训练语言模型,获得首个中文医疗信息处理评测基准<a class="grey" href="https://tianchi.aliyun.com/cblue">CBLUE2.0第一名</a> (共14个NLP任务,包括文本信息抽取、分类、关系判定、术语标准化等,参赛队伍来自中科院自动化所、清华、AISpeech、金域医学、西安交大)</li>
<li>2022.05 带领团队获得2022数博会-领先科技成果奖（<strong>撰写人&团队负责人, 国家社会科技奖,</strong> 获奖比例: 55/437）, <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s/5oS1PfYp8hY4YaNN79Xl8w">[Link]</a></li>
<li>2022.03 作为团队负责人,带领鹅厂B赛题队获得<a class="grey" href="http://www.nhsa.gov.cn/art/2022/3/3/art_14_7918.html">国家医保局解决方案大赛决赛第一名</a>, <a class="grey" href="http://www.gd.chinanews.com.cn/2022/2022-03-09/419708.shtml">[Link]</a> (1/156, 腾讯、阿里、百度、平安、泰康等133家企业156个团队)</li>
<!-- <li>2022.01 获得深圳市产业发展与创新人才奖</a></li> -->
<li>2021.11 牵头天衍实验室与同济大学助理教授<a class="grey" href="http://cs1.tongji.edu.cn/~dawei/">程大伟</a>在医保基金反欺诈领域的高校合作</a></li>
<li>2021.10 获得中国计算语言学大会（CCL 2021）智能医疗对话诊疗评测-智能化医疗诊断赛道一等奖 <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s/DnQb3AOvajiMG7kf6aUUlQ">[Link] </a></li>
<li>2021.10 与中山大学副教授<a class="grey" href="https://lemondan.github.io/">梁小丹</a>合作的课题3.3医疗自然语言理解获得2020年CCF-腾讯犀牛鸟基金优秀奖(6/25)</a></li>
<li>2021.10 主持2021 CCF-腾讯犀牛鸟基金课题4.3医疗自然语言理解, 牵头与上海交通大学助理教授<a class="grey" href="https://coai-sjtu.github.io">陈露</a>的科研合作</a></li>
<li>2021.07 成功联合主办国际比赛ICLR MLPCP challenge, 并贡献数据集给<a class="grey" href="https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/2021chinesemedicalnlpleaderboardchallenge">CBLUE2.0</a>,助推医疗对话生成和辅助诊断的行业交流与发展, <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0NzE1MTg2Ng==&mid=2649907523&idx=1&sn=d5c471e288f95f968c34683981625938&chksm=f1b2acd6c6c525c091fb2709fa05a38a8cfe6ca3a2bdb18d7c607830392a3c8dcd483892d975&mpshare=1&scene=1&srcid=0705GaniaipKOu5OAiPELYfc&sharer_sharetime=1625457310048&sharer_shareid=b0cf66fe604877ee3ba75189cecc2110&version=3.1.8.90238&platform=mac#rd">[Link1], <a class="grey" href="https://mlpcp21.github.io/pages/challenge">[Link2], <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s/yOB0VTKND8nmGAeaPO-Nzg">[Link3]</a></a></a></li>
<li>2021.05 数博会-领先科技成果奖（<strong>撰写人&第二完成人, 国家社会科技奖,</strong> 获奖比例: 49/560,路演比例: 5/49）, <a class="grey" href="https://jingji.cctv.com/2021/05/26/ARTIRHsVCF4vw7csSIlWroIJ210526.shtml">[Link1]</a>, <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s/7PO8UPW1tWdNJYbmatMqrw">[Link2]</a></li>
<li>2021.05 ACL录用新闻报道 by 机器之心, <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s/hncJr2sjULaKnshaWAUQgw">[Link]</a></li>
<li>2021.05 联合主办并赞助CCKS评测, <a class="grey" href="https://www.biendata.xyz/competition/ccks_2021_mdg/">[Link]</a></li>
<li>2021.03 荣获腾讯“年度专利接口人”（top-10, 腾讯云与智慧产业事业群唯一, 带领天衍实验室在2020年度共申请了146项发明专利,增长53.7%）</a></li>
<li>2021.01 作为项目Sponsor及技术负责人,研发国内首个新冠疫苗智能问答（已上线到腾讯健康及微信搜一搜）, <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s/kKjfV0bMGOx_Co-BhNdqrg">[Link]</a></li>
<li>2020.12 荣获腾讯“业务突破奖”、腾讯“同心战役特别贡献奖” </a></li>
<li>2020.11 <strong>南山区“十大创新工匠”提名奖</strong>（top-20,与南山区100多家企业如大疆、中兴、大族激光、中国建筑集团等公司的创始人、CEO、首席科学家等同台竞技）, <a class="grey" href="https://www.163.com/dy/article/FOJFPRU70511PVPC.html">[Link1]</a>, <a class="grey" href="http://www.sznews.com/news/content/2020-10/17/content_23641159.htm">[Link2]</a></li>
<li>2020.10 主持2020 CCF-腾讯犀牛鸟基金课题3.3医疗自然语言理解, 牵头与中山大学副教授<a class="grey" href="https://lemondan.github.io/">梁小丹</a>的科研合作, <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s/19BTZdVVC3x69BlhqgkJyQ">[Link]</a></li>
<li>2020.09 首届北京数智医保创新竞赛金奖 (技术负责人,参赛公司:百度阿里/平安泰康/清华北大/四大行/传统IT企业等), <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0NzE1MTg2Ng==&mid=2649904037&idx=2&sn=96a9abb49728757836e0f08690e18027&chksm=f1b29e30c6c51726db28971535e35db7c42a6833985d4f32507fdf41793db8f18537a3651715&mpshare=1&scene=1&srcid=01057pMtb1h3dWajwItpLSE8&sharer_sharetime=1609826139916&sharer_shareid=03ceeec3a81474a058c2259020e5ab73&version=3.1.0.2353&platform=mac#rd">[Link]</a></li>
<li>2020.08 作为Sponsor,和<a class="grey" href="http://home.cse.ust.hk/~qyang/">杨强</a>、<a class="grey" href="https://air.tsinghua.edu.cn/team-detail.html?id=86&classid=17">刘洋</a>等牵头成立腾讯天衍-微众联邦学习联合实验室, <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0NzE1MTg2Ng==&mid=2649903750&idx=2&sn=a6663dc3f68767441dd44923886c8da3&chksm=f1b29f13c6c51605f8709949f107abee6fe50bc2dfff02d863241e8145978105a5b2b00b8e09&mpshare=1&scene=1&srcid=0105TQS39d3G6XnGu4RE1GxS&sharer_sharetime=1609826154864&sharer_shareid=03ceeec3a81474a058c2259020e5ab73&version=3.1.0.2353&platform=mac#rd">[Link]</a></li>
<li>2020.04 与微众银行AI部门联合研发并发布业界首个医疗联邦学习应用框架, <a class="grey" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0NzE1MTg2Ng==&mid=2649902474&idx=1&sn=ed74ee6de05892ab92a506112d416a55&chksm=f1b2801fc6c50909f4ea1ed11287f62ce726b34635132e97b0863976280a0a3847f7c84566ec&scene=21#wechat_redirect">[Link]</a></li>
<li>2020.03 牵头天衍实验室与加拿大蒙特利尔大学助理教授<a class="grey" href="http://www-labs.iro.umontreal.ca/~liubang/">刘邦</a>的科研顾问合作</a></li>
<li>2020.03 作为腾讯代表参与IEEE Standard P3652.1-Federated Machine Learning首个联邦学习国际标准制定会议, <a class="grey" href="https://new.qq.com/rain/a/20210402A05RPW00">[Link]</a></li>
<li>2020.03 "Explainable Anomaly Detection Using Spark", <strong>Ruihui Zhao</strong>, Ting Chen, presentation accepted by <a class="grey" href="https://databricks.com/sparkaisummit/north-america-2020">Spark AI Summit 2020</a></li>
<li>2020.02 担任腾讯医疗与钟南山院士团队成立的<a class="grey" href="https://www.163.com/tech/article/F6D5NOD300097U7R.html">大数据及人工智能联合实验室</a>核心研究员,并进行新冠重症预测及流感预测方面的研究</a></li></p>
<hr>
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