直播 | 微软小冰：低资源开放域对话生成

DataFunLive  23 ：

4月2日(周四)晚20点，DataFun邀请微软小冰首席NLP科学家武威博士，为大家分享 "低资源开放域对话生成"。

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活动信息

主 题 ：低资源开放域对话生成

嘉宾： 微软小冰 首席NLP科学家 武威  博士

主办：DataFun

时间： 4月2日 (周四) 20:00

地点：网络直播间

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内容摘要

得益于神经机器学习的飞速发展，开放域对话生成无论是在方法论上还是在效果上都取得了显著的进步。 最近，在大规模预训练技术的推动下，对话生成中的一些痼疾，诸如无内容，无逻辑，无常识等问题，似乎正在得到解决。 展望未来，我们更加关注对话生成中一些更重要也更具挑战性的问题：

1. 如何规模化地构建个性化对话模型；

2. 如何实现多模态对话；

3. 如何让对话系统具有知识。

当我们试图解决这些问题时，我们发现训练数据成为了新的瓶颈。 到目前为止，开放域对话模型能够有效，很大程度上是依赖于大量的对话数据，而这些新的问题往往难以获得大量的训练数据。 因此我们碰到了新的挑战： 如何在低资源下有效地训练对话生成模型。 在这个报告中，我将介绍我们近期在这个课题上的一些研究成果，包括低资源下的单模态对话生成，基于知识的对话生成，以及多模态对话生成。 其中一些工作已经发表在了EMNLP 2019以及ICLR 2020上。

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分享嘉宾

武威 博士

微软小冰 | 首席NLP科学家

武威现于微软 ( 亚洲 ) 互联网工程院小冰组任首席NLP科学家。他于2007年在北京大学数学科学学院获理学学士学位，并于2012年在北京大学数学科学学院获应用数学博士学位。之后加入微软亚洲研究院自然语言计算组，历任副研究员，研究员，主管研究员。他的主要研究方向为开放域对话系统，在包括ACL，EMNLP，WSDM，CIKM，AAAI，IJCAI，CL，JMLR等自然语言，信息检索与数据挖掘，人工智能的顶级会议和期刊上发表了近40篇文章，并常年担任WSDM，SIGKDD，SIGIR，WWW，ACL，AAAI，NeurIPS等会议的程序委员，以及SIGKDD 2019， AAAI 2020的高级程序委员。他受邀在EMNLP，SIGIR，WWW等会议上做关于开放域对话研究的讲习班 ( tutorial )。除此之外，他的多项研究成果，包括单轮匹配，多轮匹配，基于话题的深度对话模型等被应用于微软小冰的核心对话引擎中。他最近的成果包括第五代小冰的生成式对话引擎以及第六代小冰的共感对话引擎。

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直播报名

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