主题: NLPer的核心竞争力是什么?

摘要: 自然语言处理是当前人工智能研究的重要方向之一。那么从事NLP的人员如何能够不断升级,构建核心竞争力,请看哈工大SCIR车万翔教授受邀在学生研讨会上作了一场特邀报告,报告题目为《NLPer的核心竞争力是什么?》。在本次报告中,车万翔教授强调,NLPer需要有发现问题与解决问题的能力,并且需要对基本概念理解得更准确、对研究有更好的品味以及对数据更敏感。此外,车万翔教授还提到,尽管深度模型的能力越来越强,我们也不能忽视结构的重要性。

作者简介: 车万翔, 博士,哈尔滨工业大学计算机学院教授,博士生导师,斯坦福大学访问学者,合作导师Christopher Manning教授。现任中国中文信息学会计算语言学专业委员会委员、青年工作委员会副主任;中国计算机学会高级会员、曾任YOCSEF哈尔滨主席(2016-2017年度)。在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等国内外高水平期刊和会议上发表学术论文50余篇,其中AAAI 2013年的文章获得了最佳论文提名奖,论文累计被引用2,100余次(Google Scholar数据),H-index值为26。出版教材 2 部,译著 2 部。承担国家自然科学基金、973等多项科研项目。负责研发的语言技术平台(LTP)已被600余家单位共享,提供的在线“语言云”服务已有用户1万余人,并授权给百度、腾讯、华为等公司使用。2018年,获CoNLL多语种句法分析国际评测第1名。2015-16年,连续两年获Google Focused Research Award(谷歌专注研究奖);2016年,获黑龙江省科技进步一等奖(排名第2);2012年,获黑龙江省技术发明奖二等奖(排名第2);2010年获中国中文信息学会“钱伟长”中文信息处理科学技术奖一等奖(排名第2)、首届汉王青年创新奖(个人)等多项奖励。2017年,所主讲的《高级语言程序设计(Python)》课程获国家精品在线开放课程。

个人主页:http://ir.hit.edu.cn/~car/chinese.htm

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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

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题目: 自然语言与理解

摘要: 虽然自然语言一直在社会、经济和国家安全等领域中扮演着重要角色,但是一直以来计算机的自然语言理解能力远逊于人类。近几年,随着移动互联网的不断普及,以及云计算、大数据、GPU、深度学习等相关平台和技术的快速发展,我们越来越感到自然语言处理方面的突破就在眼前。本报告将从自然语言理解层面探讨如何提高自然语言处理能力。具体包括:自然语言本质特点、自然语言处理核心任务、篇章理解与知识图谱。

个人简介: 周国栋教授,1997年12月毕业于新加坡国立大学获得博士学位;1998年1月至1999年3月在新加坡国立大学从事博士后研究;1999年4月-2006年8月在新加坡资讯通信研究院分别担任副研究员、研究员和副主任研究员;2006年8月底加入苏州大学担任教授博导,组建自然语言处理实验室。研究方向:自然语言理解、信息抽取、自然语言认知等。近5年来,发表国际著名SCI期刊论文20多篇和国际顶级会议ACL/EMNLP/COLING/IJCAI/AAAI论文80多篇,主持NSFC项目4个(包括重点项目2个)。据Google Scholar统计,论文引用超过7000次,曾担任国际自然语言理解领域顶级SCI期刊Computational Linguistics编委,目前担任ACM TALLIP副主编、《软件学报》责任编委、CCF中文信息技术专委会副主任委员、苏州大学学术委员会委员。

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报告主题: 表示学习--自然语言处理中的图神经网络(Graph Neural Networks in NLP)

报告摘要: 图神经网络可以通过节点间的信息传递有效地捕捉结构信息。自该概念提出以来,图神经网络技术已经在自然语言处理、数据挖掘等多个领域得到了广泛的应用。此次报告讲述了自然语言处理中的图神经网络,首先介绍了几种自然语言处理中的图形结构并提出了一些在自然语言处理中所遇到的图形问题,然后介绍了图形表示的三种主要模型以及使用图形编码解决问题:神经机器翻译、文本生成、问题回答、信息提取、情绪、社会分类、语义分析、语义角色标记、单词嵌入、句子表示。

邀请嘉宾: 张岳,博士,西湖大学长聘副教授。研究领域包括自然语言处理和计算金融。2003年于清华大学获得计算机科学学士学位,2006年于英国牛津大学获得计算机科学硕士学位,2009年于英国牛津大学获得计算机科学博士学位,2010年-2012年在英国剑桥大学从事博士后研究,2012年-2018年在新加坡科技与设计大学担任助理教授。目前已在国际、国内顶级学术会议上发表论文百余篇,曾获得IALP 2017和COLING 2018最佳论文奖、NLPCC青年新锐奖,且他的研究成果持续被谷歌、阿里巴巴、美国教育考试服务中心(ETS)等顶尖企业应用于工业生产前线。担任Transactions of ACL执行主编,ACM Transactions on Asian and Low Resource Language Information Processing副主编,IEEE Transactions on Big Data副主编,以及COLING 2014/18,NAACL 2015/19,EMNLP 2015/17/19,ACL 2017/18/19等国际学会会议的区域主席。

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报告主题: 信息检索

报告摘要: 信息检索是用户进行信息查询和获取的主要方式,是查找信息的方法和手段。信息按一定的方式进行加工、整理、组织并存储起来,再根据信息用户特定的需要将相关信息准确的查找出来的过程。又称信息的存储于检索。

邀请嘉宾: 任昭春,博士,山东大学教授,博士生导师。2016年10月在荷兰阿姆斯特丹大学取得博士学位;2016年至2017年在伦敦大学学院工作,2017年至2019年在京东数据科学实验室担任算法科学家。任昭春主要从事信息检索和自然语言处理方面的研究,特别关注于社交媒体内容分析,搜索多样性,问答和对话系统,以及可解释性推荐系统等研究问题,目前已在计算机领域各个国际顶级会议和期刊上共发表60余篇论文,获得信息检索领域国际顶级会议WSDM2018最佳学生论文奖和CIKM2017最佳长论文提名奖;应邀担任信息检索领域和自然语言处理领域多项顶级会议程序委员会委员和顶级期刊审稿人。同时任昭春在信息检索领域一直担任多项会议和期刊的组织服务工作。

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报告主题: 预训练模型--自然语言处理的新范式

报告摘要: 传统的有监督自然语言处理模型依赖大规模的人工标注训练数据,这些数据标注代价非常高,因此规模有限,这也限制了自然语言处理系统进一步提升精度。以Word2vec,GloVe等为代表的词向量技术可以视为一种早期的预训练模型, 从大规模未标注文本中预训练的词向量,在一定程度上提高了上层模型的精度。然而,这些模型假设“一个词由唯一的向量表示”,忽略了它们在不同上下文下的差异。以ELMo为代表的上下文相关词向量模型取消了以上的假设,在不同的上下文环境下,赋予相 同的词以不同的词向量,因此又被称为“动态”词向量。BERT等模型进一步使用更深层的网络进行预训练,并使用了语言模型之外的预训练目标,在应用模式上也从简单的特征提取转换为精调整个网络结构。这些新的预训练模型在众多自然语言处理任务上取得 了很好的效果,已成为自然语言处理的新范式。本报告首先介绍预训练模型的演化过程,接着介绍预训练模型在应用方面的最新研究进展,另外还列举了一些对预训练模型进行定性和定量分析的工作,最后对自然语言处理中预训练模型的发展趋势进行了展望。

邀请嘉宾: 车万翔 博士,哈尔滨工业大学计算机学院教授,博士生导师,斯坦福大学访问学者,合作导师Christopher Manning教授。现任中国中文信息学会计算语言学专业委员会委员、青年工作委员会副主任;中国计算机学会高级会员、曾任 YOCSEF哈尔滨主席(2016-2017年度)。在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等国内外高水平期刊和会议上发表学术论文50余篇,其中AAAI 2013年的文章获得了最佳论文提名奖,论文累计被引用2,100余次(Google Scholar数据),H-index值为26。出版教材 2 部,译 著 2 部。承担国家自然科学基金、973等多项科研项目。负责研发的语言技术平台(LTP)已被600余家单位共享,提供的在线“语言云”服务已有用户1万余人,并授权给百度、腾讯、华为等公司使用。2018年,获CoNLL多语种句法分析国际评测第1名。2015-16年, 连续两年获Google Focused Research Award(谷歌专注研究奖);2016年,获黑龙江省科技进步一等奖(排名第2);2012年,获黑龙江省技术发明奖二等奖(排名第2);2010年获中国中文信息学会“钱伟长”中文信息处理科学技术奖一等奖(排名第2)、首届 汉王青年创新奖(个人)等多项奖励。2017年,所主讲的《高级语言程序设计(Python)》课程获国家精品在线开放课程。

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报告主题:任务型对话系统

报告简介:对话系统一般可以分为两种,即任务型对话系统(也称作目标导向型对话系统)和闲聊对话系统。本讲习班主要介绍任务型对话系统,其多用于垂直领域业务助理系统,如微软小娜、百度度秘、阿里小蜜以及我们研发的对话技术平台(DTP)等。这类系统具有明确需要完成的任务目标,如订餐、订票等。我们将首先介绍任务型对话系统的背景和定义,然后依次介绍其中的关键技术,包括自然语言理解(包括领域意图的识别和语义槽的填充)、对话管理(包括对话状态跟踪和对话策略优化)以及自然语言生成;接着介绍任务型对话系统的评价方法和国内外相关技术评测任务;最后对任务型对话系统的技术和应用趋势进行展望。

邀请嘉宾:车万翔博士,哈尔滨工业大学计算机学院教授,博士生导师,斯坦福大学访问学者,合作导师Christopher Manning教授。现任中国中文信息学会计算语言学专业委员会委员、青年工作委员会副主任;中国计算机学会高级会员、曾任YOCSEF哈尔滨主席(2016-2017年度)。在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等国内外高水平期刊和会议上发表学术论文50余篇,其中AAAI 2013年的文章获得了最佳论文提名奖,论文累计被引用2,100余次(Google Scholar数据),H-index值为26。出版教材 2 部,译著 2 部。承担国家自然科学基金、973等多项科研项目。负责研发的语言技术平台(LTP)已被600余家单位共享,提供的在线“语言云”服务已有用户1万余人,并授权给百度、腾讯、华为等公司使用。2018年,获CoNLL多语种句法分析国际评测第1名。2015-16年,连续两年获Google Focused Research Award(谷歌专注研究奖);2016年,获黑龙江省科技进步一等奖(排名第2);2012年,获黑龙江省技术发明奖二等奖(排名第2);2010年获中国中文信息学会“钱伟长”中文信息处理科学技术奖一等奖(排名第2)、首届汉王青年创新奖(个人)等多项奖励。2017年,所主讲的《高级语言程序设计(Python)》课程获国家精品在线开放课程。

张伟男,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院副教授/博士。研究兴趣包括人机对话及自然语言处理。在ACL、AAAI、IJCAI及IEEE TKDE等CCF A类国际会议及国际顶级期刊发表论文多篇,主导研发了人机对话系统“笨笨”。目前为中国中文信息学会(CIPS)信息检索专委会委员、青年工作委员会委员,中国人工智能学会(CAAI)青年工作委员会委员。曾获黑龙江省科技进步一等奖、中国人工智能学会最佳青年成果奖、中国人工智能学会“合创杯”第二届全国青年创新创业大赛三等奖及首届“百度奖学金”。

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报告主题:面向自然语言处理的深度学习基础

报告摘要:深度学习是人工智能领域的前沿热点,已在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成绩,本篇报告从自然语言处理着手,以机器学习、网络模型为基础,并结合自然语言处理的实例,以及最新研究进展,全方面多层次地进行讲解,为感兴趣的学者、学生和工程师,提供了一个快速了解相关基础知识、研究内容、发展趋势的窗口。

嘉宾介绍:邱锡鹏,男,复旦大学计算机科学技术学院副教授,中国中文信息学会青年工作委员会委员,中国人工智能学会青年工作委员会常务委员,主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究,在 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等计算机学会 A/B 类期刊、会议上发表 50 余篇学术论文。开源自然语言处理工具 FudanNLP [GitHub] [Google Code] 项目开发者,FastNLP [GitHub] 项目负责人。 2015 年入选首届中国科协人才托举工程,2018 年获中国中文信息学会 “钱伟长中文信息处理科学技术奖—汉王青年创新奖”

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