直播预告： EMNLP 2020 专场六| AI TIME PhD

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12月4日晚8:00-9:30

AI TIME特别邀请了3位优秀的讲者跟大家共同开启EMNLP 2020 专场六！

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★ 邀请嘉宾 ★

刘大一恒：四川大学3+2+3本硕博连读生，师从吕建成教授。主要研究方向为自然语言生成、预训练语言模型和机器阅读理解。目前在ACL、EMNLP、AAAI、TASLP、IJCNN、TALLIP等期刊会议上以第一作者和共一作者发表论文13篇。担任ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP、NAACL、EACL、TNNLS等期刊会议审稿人。本次报告的工作在微软亚洲研究院自然语言计算组实习期间完成。

报告题目：

 

基于连续空间改写的生成式问句数据增广

摘要：

问句数据增广旨在自动生成上下文相关的问句增广数据，在机器阅读理解、问答、问句生成和问答式自然语言推理等任务上进一步提升模型性能。基于可控式文本改写的思想，我们提出了一种新的问句数据增广方法称为CRQDA。该方法将问句数据增广任务看作是一个带限制的文本改写任务以生成上下文相关的可回答和不可回答问句。

CRQDA利用Transformer自编码器将原始的离散问句映射到连续的嵌入空间。然后使用预先训练好的机器阅读理解模型作为改写问句的指导，通过基于梯度的优化方式在连续空间迭代地修改问句。最后，将改写后的问句表达映射回离散空间，得到新的增广数据。实验表明我们的方法在SQuAD 2.0机器阅读理解任务，SQuAD 1.1问句生成任务和QNLI问答式自然语言推理等任务上都能有效地提高模型的性能。

★ 邀请嘉宾 ★

 

赵彦鹏：现为爱丁堡大学语言、认知和计算研究所博士生，导师是Ivan Titov和Mirella Lapata教授。他的研究兴趣是结构预测和隐变量模型。现在主要关注语言结构和图像结构的学习，以及二者之间的联系。

报告题目：

 

视觉信号辅助的自然语言文法学习

摘要：

长久以来，自然语言的文法学习（Grammar Learning）只考虑纯文本输入数据。我们试图探究视觉信号（Visual Groundings），比如图像，对自然语言文法学习是否有帮助。为此，我们提出了视觉信号辅助下的概率文法的通用学习框架。

该框架依赖于概率文法模型（Probabilistic Context-Free Grammars），具有端到端学习、完全可微的优点。其次，针对视觉辅助学习中视觉信号不足的问题。我们提出在语言模型（Language Modeling）上对概率文法模型进行额外优化。我们通过实验验证视觉信号以及语言模型的优化目标有助于概率文法学习。

★ 邀请嘉宾 ★

沈添笑：现为麻省理工学院电气工程与计算机科学系博士生，导师是Regina Barzilay和Tommi Jaakkola教授。她的研究兴趣是自然语言处理和机器学习，尤其是文本生成。

报告题目：

填空语言模型

摘要：

我们提出了填空语言模型（Blank Language Model, BLM），该模型通过动态创建和填充空白来生成序列。空白用于控制要扩展序列的哪一部分，使BLM成为各种文本编辑任务的理想选择。该模型可以从单个空白或在指定位置带有空白的部分完成的文本开始，迭代地确定要在空白中放入哪个单词以及是否插入新的空白，并在没有空白需要填充时停止生成。使用边际似然的下界可以有效地训练BLM。在填充缺失文本的任务上，BLM在准确性和流利性方面均明显优于所有其他方法。风格迁移和修复古文字的实验证明，该框架具有广泛的应用潜力。

直播结束后我们会邀请讲者在微信群中与大家答疑交流，请添加“AI TIME小助手（微信号：AITIME_HY）”,回复“phd”，将拉您进“AITIME PhD 交流群-1”！

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