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本文作者: AI科技評(píng)論 | 2020-05-07 18:08 | 專(zhuān)題:ACL 2019 |
清華大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室(THUNLP)由孫茂松教授領(lǐng)導(dǎo),主要從事中文信息處理、社會(huì)計(jì)算和知識(shí)圖譜研究,實(shí)驗(yàn)室 “二劉老師”(劉洋、劉知遠(yuǎn))是我國(guó)NLP領(lǐng)域的青年代表,劉洋教授在機(jī)器翻譯領(lǐng)域造詣?lì)H深,劉知遠(yuǎn)副教授則聚焦語(yǔ)言理解與知識(shí)計(jì)算。ACL 2020 上,THUNLP實(shí)驗(yàn)室有什么新的研究進(jìn)展?
2020年4月3日,NLP 頂會(huì) ACL 2020 公布錄用論文之后,AI科技評(píng)論相繼與哈工大、復(fù)旦大學(xué)聯(lián)合舉辦兩期「系列解讀」直播活動(dòng),受到廣大師生的好評(píng)。
第二期:ACL 2020 - 復(fù)旦大學(xué)系列解讀
昨天我們推出「ACL 2020 - 清華CoAI 系列解讀」直播活動(dòng),將在5月 6-10日進(jìn)行為期 5 天的直播活動(dòng),全方位介紹清華交互式人工智能課題組在 ACL 2020 上相關(guān)的全部工作。
然而「實(shí)驗(yàn)室系列解讀」活動(dòng)遠(yuǎn)不至此。AI 科技評(píng)論更進(jìn)一步聯(lián)合清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系THUNLP團(tuán)隊(duì),將推出第四期實(shí)驗(yàn)室系列解讀直播活動(dòng) ——「ACL 2020 清華大學(xué) THUNLP 系列解讀」。我們將在5月13日-18日,連續(xù)6天進(jìn)行 6 場(chǎng)直播,全面覆蓋清華大學(xué) THUNLP 課題組在 ACL 上相關(guān)的全部工作。
THUNLP 團(tuán)隊(duì)在本屆 ACL 會(huì)議上共有 7 篇文章入選,內(nèi)容覆蓋 NLP 研究的多個(gè)方面。(詳細(xì)內(nèi)容可參見(jiàn)下面)
系列解讀活動(dòng)簡(jiǎn)介如下,歡迎屆時(shí)關(guān)注。
主題一:基于義原知識(shí)和粒子群算法的文本對(duì)抗攻擊
時(shí)間:2020年5月13日(周三)晚20:00整
論文:Word-level Textual Adversarial Attacking as Combinatorial Optimization
主講人:臧原
摘要:對(duì)抗攻擊是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注的話題。相比于圖片、語(yǔ)音等領(lǐng)域,文本對(duì)抗攻擊面臨著搜索難優(yōu)化、擾動(dòng)易感知等挑戰(zhàn)。在本次分享中,講者將文本對(duì)抗攻擊形式化為離散組合優(yōu)化問(wèn)題,并引入了一種基于義原知識(shí)和粒子群算法的文本對(duì)抗攻擊方法,以提高文本對(duì)抗攻擊的效率。
主題二:如何使用NLP技術(shù)幫助法律智能:關(guān)于法律智能的綜述
時(shí)間:2020年5月14日(周四)晚20:00整
論文:How Does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial Intelligence
主講人:鐘皓曦
摘要:法律智能是一個(gè)新興的話題,近幾年來(lái)吸引了多數(shù)AI和法律工作者的目光。為了能夠使得這個(gè)方向更好地發(fā)展,我們總結(jié)了近幾年來(lái)的法律智能工作,并對(duì)未來(lái)可能的方向進(jìn)行了展望。
主題三:開(kāi)放文本環(huán)境下的持續(xù)關(guān)系學(xué)習(xí)
時(shí)間:2020年5月15日(周五)晚20:00整
論文:Continual Relation Learning via Episodic Memory Activation and Reconsolidation
主講人:韓旭
摘要:關(guān)系抽取是從文本中獲取結(jié)構(gòu)化知識(shí)的重要手段。不同于傳統(tǒng)工作關(guān)注于限定域上的關(guān)系,我們面向關(guān)系類(lèi)型日益增長(zhǎng)的開(kāi)放域,對(duì)新關(guān)系的發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)擴(kuò)展、持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)行了探索,形成了一套完整的開(kāi)放文本環(huán)境下的關(guān)系學(xué)習(xí)體系。
主題四:神經(jīng)機(jī)器翻譯信心校準(zhǔn)研究
時(shí)間:2020年5月16日(周六)晚20:00整
論文:On the Inference Calibration of Neural Machine Translation
主講人:王碩
摘要:在諸如醫(yī)療、金融等對(duì)可靠性要求很高的場(chǎng)景中,我們不僅要求模型可以達(dá)到較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,而且希望模型可以做到“知之為知之,不知為不知”,能夠準(zhǔn)確反饋對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的信心。本次分享將介紹機(jī)器翻譯領(lǐng)域信心校準(zhǔn)研究的最新進(jìn)展。
主題五: 基于細(xì)粒度推理的事實(shí)驗(yàn)證
時(shí)間:2020年5月17日(周日)晚20:00整
論文:Fine-grained Fact Verification with Kernel Graph Attention Network
主講人:劉正皓
摘要: 隨著互聯(lián)網(wǎng)中的文本大量涌現(xiàn),不實(shí)信息也越來(lái)越多,因此,需要一個(gè)自動(dòng)化的事實(shí)驗(yàn)證工具來(lái)幫助我們鑒別虛假信息。事實(shí)驗(yàn)證任務(wù)要求能夠從大規(guī)模的文本知識(shí)庫(kù)中抽取相關(guān)的證據(jù)(Evidence)并根據(jù)這些證據(jù)對(duì)給定的聲明(Claim)給出事實(shí)性的判斷。本次報(bào)告,主要介紹如何利用細(xì)粒度的文本推理來(lái)進(jìn)行事實(shí)驗(yàn)證。
主題六: 融合常識(shí)知識(shí)的對(duì)話生成
時(shí)間:2020年5月18日(周一)晚20:00整
論文:Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs
主講人:張厚予
摘要: 如何使開(kāi)放域?qū)υ挋C(jī)器人生成包含知識(shí)的回答一直是對(duì)話生成領(lǐng)域的困難問(wèn)題,也是很多學(xué)者一直在致力于解決的問(wèn)題。本次分享,講者將簡(jiǎn)單介紹對(duì)話生成領(lǐng)域的前沿進(jìn)展和方向,并著重介紹ACL 2020關(guān)于如何在對(duì)話中融合常識(shí)知識(shí)的一篇工作。
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ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美國(guó)華盛頓西雅圖舉行,因新冠肺炎疫情改為線上會(huì)議。為促進(jìn)學(xué)術(shù)交流,方便國(guó)內(nèi)師生提早了解自然語(yǔ)言處理(NLP)前沿研究,AI 科技評(píng)論將推出「ACL 實(shí)驗(yàn)室系列論文解讀」內(nèi)容,同時(shí)歡迎更多實(shí)驗(yàn)室參與分享,敬請(qǐng)期待!
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