自然語言處理(Nature Language Processing,NLP),是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。NLP 的主要目標(biāo)是解決人機(jī)對(duì)話中的各種困難,讓計(jì)算機(jī)能夠理解人類的語言。NLP在發(fā)展過程中一共經(jīng)歷了基于規(guī)則、基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、基于深度學(xué)習(xí)三個(gè)階段。隨著Transformer、Bert的出現(xiàn),推動(dòng)NLP進(jìn)入到“黃金時(shí)代”。針對(duì)NLP的各種任務(wù)的研究愈發(fā)繁榮,大量研究成果不斷涌現(xiàn),NLP在不同行業(yè)的應(yīng)用逐漸深入。
自然語言處理是騰訊 AI Lab 的主要研究方向之一,研究能力也一直處于業(yè)界領(lǐng)先水平??傮w而言,騰訊 AI Lab 的研究內(nèi)容囊括從自然語言理解到生成的整個(gè)鏈條,另外還涉及到對(duì) AI 系統(tǒng)可解釋性以及算法底層機(jī)制等理論研究。相關(guān)研究成果也一直在通過研究論文、開放數(shù)據(jù)集和開源代碼的形式向 NLP 及 AI 社區(qū)分享。在今年的ACL 2020上,騰訊AI Lab共有20篇論文入選,覆蓋對(duì)話及文本生成、機(jī)器翻譯、文本理解三大方向。
為了幫助大家更好地了解和學(xué)習(xí)騰訊AI Lab在NLP領(lǐng)域的研究進(jìn)展,智東西公開課邀請騰訊AI Lab開設(shè)專場。「騰訊AI Lab專場」的前兩講,將分別由騰訊AI Lab高級(jí)研究員李丕績博士和宋林峰博士進(jìn)行主講。
李丕績博士和宋林峰博士兩位騰訊AI Lab高級(jí)研究員今年均有論文入選ACL 2020。李丕績博士作為一作被收錄的論文為《Rigid Formats Controlled Text Generation》;宋林峰博士作為一作入選的論文為《Structural Information Preserving for Graph-to-Text Generation》。
9月3日,李丕績博士將基于入選論文,就《SongNet:格式控制下的文本生成框架》這一主題進(jìn)行講解。他將圍繞文本生成技術(shù)的研究與挑戰(zhàn)、基于自回歸語言模型的格式控制文本生成框架SongNet,以及詩詞生成、歌詞創(chuàng)作應(yīng)用案例展開解讀。
李丕績博士是騰訊AI Lab高級(jí)研究員,從事對(duì)話系統(tǒng)和文本生成相關(guān)的科研和落地相關(guān)工作。他主要研究自然語言處理領(lǐng)域的文本摘要、文本生成和對(duì)話系統(tǒng)方向,并在相關(guān)領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議和期刊發(fā)表多篇論文。同時(shí),李丕績博士還擔(dān)任EMNLP 2020 summarization方向的Area Chair,并多次擔(dān)任ACL,EMNLP,NAACL,NeurIPS,SIGIR,TACL等會(huì)議和期刊的PC Member和審稿人。
9月9日,宋林峰博士將就《圖到文本生成任務(wù)中的通用型圖結(jié)構(gòu)信息保存法》這一主題進(jìn)行直播講解。他將圍繞圖到文本生成技術(shù)的發(fā)展與研究、基于重構(gòu)圖模型的通用型圖結(jié)構(gòu)信息保存法和在多類型圖到文本生成技術(shù)中的應(yīng)用,進(jìn)行詳細(xì)解讀。
宋林峰博士是騰訊AI Lab高級(jí)研究員,于2019年5月從羅徹斯特大學(xué)獲得博士學(xué)位,師從Daniel Gildea教授。他于2014年從中科院計(jì)算所碩士畢業(yè),師從劉群博士。從2013年11月到2014年2月,他簡短的以研究助理的身份訪問在新加坡SUTD的張?jiān)啦┦?。他曾?015、2017和2018年暑假在IBM沃森研究院Salim Roukos的團(tuán)隊(duì)實(shí)習(xí),Mentor是王志國博士。
適合人群
1、從事NLP方向的科研人員和高校老師
2、工業(yè)界NLP或機(jī)器學(xué)習(xí)方向的算法工程師和開發(fā)者
3、對(duì)NLP感興趣以及相關(guān)研究方向的高校學(xué)生
入群路徑
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