陳信希 教授

請問教授的實驗室的研究領域是什麼？

實驗室的研究議題包括：

  1. 智慧醫療 (eHealth)
  2. 金融科技 (FinTech)
  3. 生活紀錄之個人大數據研究 (LifeLogging: Personal Big Data)
  4. 知識圖譜 (Knowledge Graph)
  5. 網路意見探勘 (Web Opinion Mining)
  6. 使用者意圖與行動之分析和預測 (User Intent/Activity Analysis and Prediction)
  7. 機器翻譯 (Machine Translation)
  8. 自動摘要和問答 (Summarization, Question and Answering)
  9. 相關性、多樣性和新穎性資訊之分析、偵測和追蹤 (Relevancy, Diversity, and Novelty Analysis, Detection and Tracking)
  10. 社會媒體檢索 (Social Media Retrieval)
  11. 情境導向資訊檢索 (Context-Aware Information Retrieval)
  12. 跨語言跨媒體資訊檢索 (Cross-Language Cross-Media Retrieval)
  13. 學習式排序法在資訊檢索上的應用 (Learning to Rank for Information Access)
  14. 結合微觀與巨觀之跨語言跨文件知識發掘 (Micro/Macro Knowledge Discovery over Cross-Lingual Documents)

請問教授希望自己的專題生具備什麼特質或能力？

  不需要特別的特質或能力，但是必須對自己做的研究題目認真且負責，並且願意嘗試與學習。

請問教授會指定研究主題嗎？或者是可以讓專題生自行指定？會安排專題生做什麼樣的學習（比如讀paper等）？專題生有機會參與實驗室正在進行的研究嗎？

  通常教授會指定研究主題，若同學有特別感興趣的議題，也可以和教授討論。 確定主題後，同學們就可以開始試著實作。但是實作過程中，也會需要了解目前其他研究團隊對於該議題的相關研究成果，所以也會需要閱讀論文。 實驗室過去有很多研究議題曾有專題生共同參與，並且發表論文。

請問教授對於專題生有什麼樣的期望？

  專心執行教授給予的研究主題。

請問待在教授實驗室的大學部學生一週大約得花多少時間在專題研究上？

  並無一定時間，但是若想要有好的成果，就必須花較多的時間進行研究。

請問教授認為為何專題對資訊系學生是必要的？教授認為經歷過專題的學生應當要習得甚麼樣的技能或是有甚麼樣的研究經驗？

  進行專題研究的期間，同學們可以學習如何將過去所學的知識應用在研究議題中。有時候遇到的問題可能是沒有標準答案的，所以同學也可以在專題研究的過程中學習如何解決問題。 在實驗室和教授做完專題研究後，應該能了解自然語言處理、資訊檢索與擷取、或機器學習相關知識與技術。

請問教授會建議學生們什麼時候開始接觸專題呢？

  不一定，也有大一的學生找教授做專題。但是同學必須願意花時間進行專題研究。

請問教授對於還沒非常了解自己興趣的同學在選擇實驗室的方面有什麼樣的建議？

  可以先了解教授過去曾經發表的研究成果，看自己是否對其中一些議題有興趣，或是聯絡實驗室的學生，進一步了解實驗室最近正在進行的研究。

請問教授，成為專題生之後，如果發現研究主題和自己的興趣不合時，該怎麼辦呢？

  直接和教授反應，也可以與教授討論之後的規劃。

請問若已經加入別的教授的實驗室，可以再跟教授做專題嗎？

  可以，但是建議同學同時間專心進行一個研究議題較佳。