在近两个小时的报告薛教授从当前情感分析的背景现状以及整体框架开始，回顾了基于词典和基于支持向量机等传统情感分析方法并指出其主要缺陷在于语序丢失、语义鸿沟以及维数灾难，进而引出分布式词向量。随后薛云教授重点介绍了生成词向量的两个代表模型神经概率语言模型和Word2vec，基于此进一步介绍了深度学习模型Convolutional Neural Network和Recursive Neural Network，并指出深度学习方法能够自动学习特征的层次结构，具备强大的特征表示能力，免去了传统方法中繁琐的特征提取步骤和对情感字典等人工资源的依赖。报告内容深入浅出，听众提问踊跃。

下午薛教授的4位学生来到思源楼701参观MSKS小组实验室，了解MSKS当前研究主题，大家就学习和研究交流了心得体会，并互加微信。