桂韬，计算机应用技术专业，主要研究方向为自然语言处理。师从黄萱菁教授和张奇教授。目前主要研究方向为信息抽取及其鲁棒性、泛化性分析。以第一作者或通讯作者发表 CCF A 类期刊/会议论文 8 篇，CCF B 类期刊/会议论文4篇，曾获 COLING 会议领域主席推荐奖，NLPCC 2019 亮点论文奖。曾获百度奖学金（全球 10 名华人博士），IBM 奖学金，2019、2020 年度国家奖学金，2020 复旦大学优秀学生标兵。拟获 2021 年“上海市优秀毕业生“荣誉称号。
研究领域
桂韬的主要研究方向是基于深度学习的网络语言结构和语义分析。主要从动态构建词语之间的复杂依赖关系实现更好的语义建模，利用词典信息结合反思机制与图神经网络为中文词语消歧，他首次提出了迁移学习的方法利用大量的新闻语料知识增强网络语言的语义表示。他们课题组的模型17 年打破了 CMU 保持的 twitter 词性标注记录，目前在榜单仍是第一。利用计算语言学在社会媒体上挖掘大量的社会经济价值，实现对网络上的用户行为、新闻传播、舆论导向等进行精准预测，相关成果发表在信息检索国际顶级会议上。利用网络文本对用户进行心理健康分析，比如通过网络语言分析，对用户的网络发帖行为建模，能够对抑郁症的早期发现有很好地指示作用，而且能把用户文本和图片中有很强指示意义的信息给展现出来，提供给专家进一步诊断分析，大大减轻医疗负担。相关成果发表在人工智能顶级会议上。
学术成绩
桂韬在读博期间发表A、B类长文 18 篇，其中以第一作者或通讯作者发表 12 篇，并获得 COLING 2018领域主席推荐奖，NLPCC 杰出论文奖。
百度奖学金每年吸引全球数百家高校计算机领域的博士生参加评选，但每年按学术成绩在全球只评选 10 名华人博士。由于科研成果突出，经过重重选拔，桂韬最终与MIT、CMU、斯坦福等著名高校博士一同获得该荣誉，并且是 NLP 领域的唯一获奖者。同时，他也是IBM 奖学金，华为天才少年计划在 NLP 领域的唯一获奖者。在校期间，也获得了复旦优秀学生标兵和 2019、2020 年度国家奖学金。
社会活动
在社会活动方面，桂韬目前担任了十个国际著名期刊与会议的审稿人和程序委员会委员。受邀在十九届中国计算语言学大会上做了“当 NLP邂逅 Social Media”的主旨报告，在线观众达 9200 人。曾多次受邀在国际会议上作报告，也多次受邀在清华、北大、中科院等高校企业作报告。
桂韬作为主要负责人开发了全球首个多语言深度学习鲁棒性评测平台，被多家科技媒体报道。
