实录分享 | 计算未来轻沙龙：自然语言处理前沿研讨会
2019年10月19日，PaperWeekly攜手清華大學計算機系推出的計算未來輕沙龍之自然語言處理前沿研討會在清華大學FIT樓二層多功能廳成功舉辦。
本次活動邀請了香儂科技算法工程師孟昱先、華為消費者BG NLP專家李林琳、網(wǎng)易有道資深算法工程師付凱，以及清華大學計算機系博士生張正、黃軒成、柯沛、邵智宏7位嘉賓，他們分享了自然語言處理領域的前沿研究進展，部分匯報論文入選NeurIPS、EMNLP等頂級會議。
本期論壇座無虛席，共吸引校內(nèi)外百余名聽眾前來參加。
文末提供本期論壇的嘉賓課件下載。
報告介紹
1
孟昱先?/香儂科技算法工程師
孟昱先， 本科畢業(yè)于北京大學數(shù)學系，現(xiàn)任香儂科技算法工程師，先后從事信息抽取、輿情分析、語法糾錯等多項產(chǎn)品的研發(fā)工作。曾在ACL、NeurIPS 以第一作者身份發(fā)表多篇文章。
基于字形特征的漢字表征
在這次presentation中，我們將討論如何利用不同時期的漢字字形作為輸入，提取出漢字字形中蘊含的語義信息，從而在很多的NLP任務上獲得了效果上的顯著提高。
2
李林琳?/ 華為消費者BG NLP專家
李林琳，德國薩爾大學博士畢業(yè)，先后就職于微軟，百度以及阿里達摩院，一直從事NLP領域研究，于AAAI，EMNLP發(fā)表多篇國際學術論文。現(xiàn)任華為消費者BG NLP領域?qū)＜?#xff0c;致力于NLP技術在智能終端中的應用。
?NLP技術在智能語音助手中的應用
智能語音助手為人機帶來更加智慧和便捷的交互方式，是構(gòu)建全場景智能生活極其重要的一環(huán)。涉及語音識別、語義理解、搜索技術、智能推薦、語音合成等核心技術。這里主要探討NLP技術在智能語音助手中的應用。
3
?付凱?/ 網(wǎng)易有道資深算法工程師
付凱，網(wǎng)易有道資深算法工程師。碩士畢業(yè)于北京大學計算機系，畢業(yè)后在有道先后從事文本處理、數(shù)據(jù)挖掘、AI相關教育產(chǎn)品類的研發(fā)工作。
有道智能作文批改?
隨著深度學習的引入，智能批改技術取得了顯著的進步。本次報告會首先給大家介紹一下智能作文批改的相關背景，然后結(jié)合有道在這一領域的嘗試，介紹有道智能作文批改的相關實現(xiàn)技術。
4
?張正?/ 清華大學計算機系博士生
張正，博士在讀，本科畢業(yè)于清華大學計算機系，研究領域為深度學習、對話系統(tǒng)和自動問答。博士期間曾在頂級會議和期刊WWW，ACM ?TOIS發(fā)表文章。
記憶增強的對話管理
對話管理是任務導向型對話中的關鍵模塊。在多輪對話的對話管理中，我們不僅需要獲取短期對話的信息，還需要使用到遠期對話信息。為了解決這個問題，我們提出了記憶增強型對話管理模型，引入了兩個記憶力網(wǎng)絡和一個控制網(wǎng)絡來增強對話管理的性能。
5
黃軒成/ 清華大學計算機系博士生
黃軒成，清華大學計算機系博士在讀，研究領域為深度學習、機器翻譯。博士期間曾在自然語言理解頂級會議EMNLP發(fā)表文章。
Learning to Copy for Automatic Post-Editing
在這個talk中，我們將討論如何對機器翻譯自動后編輯中的拷貝進行建模，通過對拷貝進行建模，可以對自動后編輯系統(tǒng)的效果產(chǎn)生怎樣的影響。
6
柯沛?/ 清華大學計算機系博士生
柯沛，清華大學計算機系博士在讀，研究領域為自然語言處理和深度學習，博士期間在ACL, EMNLP上發(fā)表文章。
訓練穩(wěn)定的對抗語言生成框架
在本次報告中，我們將討論對抗生成網(wǎng)絡在文本生成任務中的應用實例以及存在的問題，并針對其中訓練不穩(wěn)定的問題詳細介紹一種改進的優(yōu)化框架，以提升對抗訓練的穩(wěn)定性。
7
邵智宏?/ 清華大學計算機系博士生
邵智宏，清華大學計算機科學與技術系一年級直博生，導師為黃民烈老師，已在自然語言處理頂級會議EMNLP發(fā)表論文一篇。
Long and Diverse Text Generation with Planning-based Hierarchical Variational Model
介紹發(fā)表在EMNLP2019上的工作：在data-to-text任務中顯式建模規(guī)劃過程與多層次的表達多樣性，以提高生成質(zhì)量。
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