「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。

“常識”廣泛地存在于我們的日常生活中，并且在語言交流中占據了重要地位。如何引導模型學習常識、利用常識進行推理，仍然是自然語言處理領域的一大挑戰。

常識知識的來源可以分為兩類：結構化知識庫和非結構化文本庫。ConceptNet 和 Atomic 是兩個大型的常識知識庫，但是由于自然語言的復雜性，人工構造的知識庫難以覆蓋大部分的常識知識，因此對于大規模文本庫的利用越顯重要。近年來，學術界發布了一系列預訓練語言模型，這些模型是否從大規模語料中學到了常識知識，學到了哪些常識知識，都是值得深入研究的。

近年來，學術界提出了許多常識推理任務和模型，在大部分任務上，深度學習模型已經達到了很高的性能指標，甚至超越了人類水平。然而，這不意味著模型具備了常識推理能力，因為模型有可能只是利用了數據偏差，從而“欺騙”了評測指標。因此，如何檢驗模型的常識推理能力，同樣十分重要。

本期 PW?Live，我們邀請到來自清華大學交互式人工智能組的博士生牛藝霖，為大家帶來常識知識獲取與常識推理的主題分享。

對本期主題感興趣的小伙伴，4 月 30?日（本周四）晚 8 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。

分享提綱

本次報告將介紹常識推理的研究現狀和存在的挑戰，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：

• 常識推理的任務背景

• 常識推理的研究現狀

• 如何檢驗模型的常識推理能力

• 常識推理面臨的挑戰

嘉賓介紹

?牛藝霖?/ 清華大學博士生?

牛藝霖，清華大學計算機系博士生，交互式人工智能組成員，師從黃民烈副教授。主要研究方向為閱讀理解、常識推理。已在 ACL 上發表數篇論文。

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直播预告 | 清华大学博士生牛艺霖：常识知识获取与常识推理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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