直播预告：AAAI 2021专场三| AI TIME PhD

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3月10日晚7:30-9:00

AI TIME特别邀请了两位优秀的讲者跟大家共同开启AAAI 专场三！

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链接：https://live.bilibili.com/21813994

★ 邀请嘉宾 ★

李林阳：复旦大学NLP组19级研究生；导师为邱锡鹏教授；目前研究方向为自然语言中的对抗样本学习。曾以第一作者身份在EMNLP，AAAI等会议上发表论文。曾获复旦大学华为奖学金。

报告题目：

自然语言中token-aware

的虚拟对抗样本训练

摘要：

自然语言中，对抗样本训练能够显著的提升模型的性能。这一做法是从计算机视觉领域中防御对抗样本攻击时发展出的一类方法，而在自然语言中，我们可以设计出更符合语言序列的对抗训练方法。这篇文章提出的token-aware的虚拟对抗样本训练方法，可以生成更为细粒度，“token-aware”的虚拟对抗样本，在自然语言任务（例如GLUE benchmark）中取得了较好的性能提升。

大纲：

1. 对抗样本攻击与对抗训练

2. 自然语言中的对抗样本攻击与对抗训练

3. 目前方法存在的两个问题：

   初始化问题；正则化问题；

4. Token-Aware VAT 的做法

5. 实验结果与分析

6. 总结

王东杰：中佛罗里达大学博士二年级学生，导师傅衍杰。目前研究方向为异常检测，时空表征学习，推荐系统，自动化城市规划等。以第一作者在AAAI, ICDM, SIGSPATIAL等会议发表论文，并获得“SIGSPATIAL2020”最佳学生论文提名，以及担任IJCAI会议评审委员会委员。

报告题目：

从对抗训练角度解析基于强化模仿图

表征学习的移动用户建模

摘要：

移动用户建模对于挖掘和利用用户的出行模式非常重要。一个有效的用户表征能够帮助我们更好的了解用户出行模式和出行偏好。尽管许多研究工作在此领域取得了一定的成功，但是传统方法受限于其无法准确和及时捕获用户出行兴趣变化。由于用户的出行行为可以被建模成序列决策过程，因此本文提出了一个基于强化学习的用户建模框架去挖掘用户出行模式和兴趣的动态变化特性。该框架由表征模块和模仿模块组成。表征模块负责生成用户表征，模仿模块基于用户表征来模拟用户的出行行为。当模仿模块能够完美复制用户的出行行为时，表征模块则可以生成最有效的用户表征。为了让该框架的学习更加稳定，我们提出基于对抗训练的方法去增强用户表征。同时，为了捕获用户表征的时间特性，我们利用门控机制去融合新旧用户表征。实验数据表明，该框架相比于已有的基线模型能够更加准确的捕获用户出行模式。

论文标题：

Reinforced Imitative Graph Representation Learning for Mobile User Profiling: An Adversarial Training Perspective

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2101.02634.pdf

个人主页：

https://wangdongjie100.github.io/

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