2020年4月3日，NLP 頂會(huì) ACL 2020 公布錄用論文以來(lái)，AI科技評(píng)論相繼與哈工大、復(fù)旦大學(xué)、清華大學(xué)重磅推出了足足五期「系列解讀」直播活動(dòng)，受到廣大師生的關(guān)注和好評(píng)。

第一期：ACL 2020 - 哈工大 SCIR 系列解讀

第二期：ACL 2020 - 復(fù)旦大學(xué)系列解讀

第三期：ACL 2020 - 清華CoAI 系列解讀

第四期：ACL 2020 - 清華大學(xué) THUNLP 系列解讀

第五期：ACL 2020 - 哈工大系列解讀·第二彈

接下來(lái)，AI 科技評(píng)論又將攜手誰(shuí)，將 ACL「系列解讀」直播活動(dòng)進(jìn)行到底呢？

答案就是：東北大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室！

在 NLP 領(lǐng)域，東北大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室一直都是一個(gè)不容忽視的存在。1980年，在姚天順教授和王寶庫(kù)教授的主導(dǎo)下，東北大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室正式成立，后經(jīng)其弟子朱靖波教授的發(fā)揚(yáng)光大，在 ACL、EMNLP 、IJCAI 等國(guó)際學(xué)術(shù)頂會(huì)上都少不了東北大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室?guī)熒纳碛啊Ｅc此同時(shí)，實(shí)驗(yàn)室更是培養(yǎng)出了一大批 NLP 領(lǐng)域的頂尖人才，其中就包括接下朱靖波教授的衣缽，現(xiàn)任自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室主任的肖桐副教授。

這次將為大家?guī)?lái) ACL 工作分享的，便是朱靖波教授和肖桐副教授的兩位門(mén)生！

6月22日，東北大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室博士生李垠橋?qū)?lái)主題為“基于擴(kuò)展搜索空間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方法”的分享，他在ACL、IJCAI等會(huì)議期刊發(fā)表論文若干，也曾多次參與 WMT、CWMT等機(jī)器翻譯評(píng)測(cè)任務(wù)，主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索、語(yǔ)言建模以及機(jī)器翻譯等。

接著在6月23日，同實(shí)驗(yàn)室的博士生李北也將帶來(lái)這次在ACL 的工作："多編碼器是否能夠有效幫助篇章級(jí)翻譯模型捕獲上下文信息"。他的頂會(huì)論文發(fā)表經(jīng)歷同樣豐富，先后在ACL、WMT、NLPCC、CCMT、中文信息學(xué)報(bào)等會(huì)議期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文若干，也曾屢次參加WMT、CWMT等機(jī)器翻譯評(píng)測(cè)。研究方向包括神經(jīng)機(jī)器翻譯、深層網(wǎng)絡(luò)建模，篇章級(jí)翻譯，解碼加速等。

就在不久前，由朱靖波、肖桐兩位老師編著《機(jī)器翻譯：統(tǒng)計(jì)建模與深度學(xué)習(xí)方法》教程為大家呈上了一份超贊的學(xué)習(xí)資源，引起了廣大學(xué)生的叫好！想要了解兩位 NLP 大佬最新工作的小伙伴們，自然也不要錯(cuò)過(guò)這兩場(chǎng)直播哦！

第一期：基于擴(kuò)展搜索空間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方法

分享嘉賓：李垠橋

分享背景：

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一項(xiàng)研究熱點(diǎn)，旨在能夠讓模型能夠像學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)一樣自動(dòng)地對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行搜索。在本次公開(kāi)課中，講者將對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的歷史以及整體框架進(jìn)行介紹，同時(shí)分享一種通過(guò)擴(kuò)大模型結(jié)構(gòu)搜索空間的方式提升搜索到的模型性能的方法，該項(xiàng)工作被收錄在ACL 2020會(huì)議中。

分享提綱：

1、從“人工”到“自動(dòng)”的突圍

2、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的整體框架

3、基于拓展搜索空間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方法

分享時(shí)間：（北京時(shí)間）6月22日（星期一）20:00

第二期：多編碼器是否能夠有效幫助篇章級(jí)翻譯模型捕獲上下文信息？

分享嘉賓：李北

分享背景：

篇章級(jí)機(jī)器翻譯是目前比較熱門(mén)的一個(gè)研究話(huà)題，通過(guò)捕獲句子間的上下文聯(lián)系得到更為流暢、連貫的譯文。本次報(bào)告針對(duì)篇章級(jí)翻譯的建模手段進(jìn)行簡(jiǎn)要的介紹，同時(shí)結(jié)合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了多編碼器在篇章級(jí)任務(wù)上性能的提升并不是來(lái)源于上下文編碼器對(duì)篇章級(jí)語(yǔ)義信息的編碼，其更像是一個(gè)噪聲生成器，為模型的訓(xùn)練提供了額外的訓(xùn)練信號(hào)。其次，在解碼階段屏蔽上下文編碼器對(duì)BLEU并沒(méi)有影響，進(jìn)一步證明了上下文編碼器在訓(xùn)練中類(lèi)似于dropout作用。本文已被ACL 2020收錄。

分享提綱：

1.  篇章級(jí)機(jī)器翻譯的建模方法

2.  上下文編碼器在訓(xùn)練中起到了正則化的作用

3.  提出了一種基于高斯噪聲的正則化訓(xùn)練手段

分享時(shí)間：（北京時(shí)間）6月23日（星期二）20:00