「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發(fā)起的學術(shù)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(chǎn)生更大的價值。

本期 AI Drive，我們邀請到北京理工大學博士生柏宇，為大家在線解讀其發(fā)表在 ACL 2021 的最新研究成果：Cross-Lingual Abstractive Summarization with Limited Parallel Resources。對本期主題感興趣的小伙伴，8?月 10?日（周二）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。

直播信息

跨語言摘要任務旨在將一種語言的文檔轉(zhuǎn)換為另一種語言的摘要文本。然而，不同語言方向的跨語言摘要數(shù)據(jù)比較稀有，這就需要我們更充分、更有效率地對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行利用。然而，現(xiàn)有的方法無法實現(xiàn)從高資源語言到低資源語言的摘要知識遷移，這是由于他們并沒有對不同語言摘要之間的關(guān)系進行建模。因此，我們提出了一種新的跨語言摘要多任務框架。

它使用一個統(tǒng)一的解碼器按次序依次生成單語言摘要和跨語言摘要，使得單語言摘要任務成為了跨語言摘要任務的前置任務。這樣，模型就能夠?qū)W到兩種語言摘要之間的互動信息，包括不同語言的詞對齊關(guān)系和摘要模式，從而實現(xiàn)從高資源語言到低資源語言的知識遷移。在兩個跨語言摘要數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)表明了我們方法的有效性。同時，我們通過注意力可視化等深度分析，證明模型確實學到了上述不同語言摘要之間的關(guān)系。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2105.13648

代碼鏈接：

https://github.com/ybai-nlp/MCLAS

本次分享的具體內(nèi)容有：?

• 背景介紹：對跨語言摘要任務的背景介紹

• 研究方法：對研究提出的跨語言摘要生成方法進行介紹

• 實驗結(jié)果：對在不同數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果進行分析

• 可解釋性探索：介紹如何用參數(shù)可視化的方法對模型學到的知識進行驗證

• 工作總結(jié)：總結(jié)與展望

嘉賓介紹

?柏宇?/ 北京理工大學博士生?

柏宇，北京理工大學計算機學院二年級博士生，導師為黃河燕教授。主要研究方向為文本摘要及跨語言文本摘要。

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(jié)束后，嘉賓還將在直播交流群內(nèi)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(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的直播 | ACL 2021论文解读：低资源语言场景下的跨语言文本摘要的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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