「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發起的學術直播間，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。

近些年單輪對話的理解已經取得了較大的進展，但多輪對話仍然是研究界的難題。多輪對話的一大挑戰就在于用戶會拋出語義不完整的問題，如省略實體，或者通過代詞指代到對話歷史中的實體。這樣的挑戰推動了上下文理解方向的研究工作，包括早期端到端的上下文建模方法，和近期研究者們所關注的不完整話語重寫 (Incomplete Utterance Rewriting)。

本期 AI Drive，我們邀請到北京航空航天大學博士生劉乾，為大家解讀其發表于 EMNLP 2020 的最新工作。對本期主題感興趣的小伙伴，11 月 26 日（周四）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。

直播信息

不完整話語重寫，旨在于將對話中語義不完整的句子重寫為一個語義完整的、可脫離上下文理解的句子，以恢復所有指代和省略的信息。由于該任務的輸出嚴重依賴于輸入，已有工作絕大部分都是在復制網絡的基礎上改進。

與他們不同，我們另辟蹊徑地將該任務視為一個面向對話編輯的任務，并據此提出一個全新的、使用語義分割思路來解決不完整話語重寫的模型。在四個公開數據集上，我們的模型都取得了相似或更好的性能。同時，由于我們的模型并行地預測編輯操作，我們可以取得將近4倍的加速比。論文相關代碼已開源。

論文標題：

Incomplete Utterance Rewriting as Semantic Segmentation

代碼鏈接：

https://github.com/microsoft/ContextualSP

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2009.13166

本次分享的具體內容有：?

• 不完整話語的背景與目前最先進的模型

• 以前工作的不足與論文的發現

• 不完整話語任務與語義分割之間的聯系

• 借助 UNet 模型完成不完整話語任務

• 論文模型在公開數據集上的性能

• 論文模型的限制與可能的未來工作

嘉賓介紹

?劉乾?/ 北京航空航天大學博士生?

劉乾，北京航空航天大學與微軟亞洲研究院聯合培養博士，主要關注在上下文建模、語義解析、組合泛化等話題，目前以第一作者身份在 ACL, EMNLP, NeurIPS 等會議發表相關論文多篇。

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「AI Drive」，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 | EMNLP 2020：用语义分割的思路解决不完整话语重写任务的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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