「PW Live」是 PaperWeekly 的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。

盡管深度學習模型已經在許多自然語言處理任務上取得了非常好的效果，它們通常依賴于大量的訓練數據；然而在實際應用場景下，標注能力、訓練數據并不充足的情況經常出現，因此如何讓標注者高效率地標注是一個十分有意義的問題。

傳統的給出標簽的標注方式在一定程度上限制了標注者能夠提供的信息量，很多情況下我們不僅關注標注者打出的標簽，更加關注于其打出該標簽的理由。因此一種更加高效的做法是讓標注者在給出標簽的同時給出相應的自然語言解釋來解釋其做出該決定的原因。

本期 PW?Live，我們邀請到來自清華大學自然語言處理組的本科生秦禹嘉，為大家帶來基于自然語言解釋的數據增強的主題分享。

對本期主題感興趣的小伙伴，4 月 9?日（本周四）晚 8 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。

分享提綱

本次報告我將分享應用自然語言解釋的一些挑戰，并介紹目前應對這些挑戰作出的探索和最新工作。

本次分享的具體內容有：

• 自然語言解釋的概念與背景

• 應用自然語言解釋面臨的挑戰

• 基于自然語言解釋的數據增強

嘉賓介紹

?秦禹嘉?/ 清華大學本科生?

秦禹嘉，清華大學電子工程系本科生，大二開始在清華大學自然語言處理實驗室學習。導師劉知遠副教授。主要研究方向為義原知識體系的完善與應用。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束后，嘉賓還將在直播交流群內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復「PW Live」，即可獲取入群通道。

B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的PW Live直播 | 清华大学NLP组秦禹嘉：基于自然语言解释的数据增强的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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