实录分享 | 计算未来轻沙龙：自然语言处理前沿研讨会

2019年10月19日，PaperWeekly携手清华大学计算机系推出的计算未来轻沙龙之自然语言处理前沿研讨会在清华大学FIT楼二层多功能厅成功举办。

本次活动邀请了香侬科技算法工程师孟昱先、华为消费者BG NLP专家李林琳、网易有道资深算法工程师付凯，以及清华大学计算机系博士生张正、黄轩成、柯沛、邵智宏7位嘉宾，他们分享了自然语言处理领域的前沿研究进展，部分汇报论文入选NeurIPS、EMNLP等顶级会议。

本期论坛座无虚席，共吸引校内外百余名听众前来参加。

文末提供本期论坛的嘉宾课件下载。

报告介绍

1

 

孟昱先 /香侬科技算法工程师

孟昱先， 本科毕业于北京大学数学系，现任香侬科技算法工程师，先后从事信息抽取、舆情分析、语法纠错等多项产品的研发工作。曾在ACL、NeurIPS 以第一作者身份发表多篇文章。

基于字形特征的汉字表征

在这次presentation中，我们将讨论如何利用不同时期的汉字字形作为输入，提取出汉字字形中蕴含的语义信息，从而在很多的NLP任务上获得了效果上的显著提高。

2

 

李林琳 / 华为消费者BG NLP专家

李林琳，德国萨尔大学博士毕业，先后就职于微软，百度以及阿里达摩院，一直从事NLP领域研究，于AAAI，EMNLP发表多篇国际学术论文。现任华为消费者BG NLP领域专家，致力于NLP技术在智能终端中的应用。

 NLP技术在智能语音助手中的应用

智能语音助手为人机带来更加智慧和便捷的交互方式，是构建全场景智能生活极其重要的一环。涉及语音识别、语义理解、搜索技术、智能推荐、语音合成等核心技术。这里主要探讨NLP技术在智能语音助手中的应用。

3

 

 付凯 / 网易有道资深算法工程师

付凯，网易有道资深算法工程师。硕士毕业于北京大学计算机系，毕业后在有道先后从事文本处理、数据挖掘、AI相关教育产品类的研发工作。

有道智能作文批改 

随着深度学习的引入，智能批改技术取得了显著的进步。本次报告会首先给大家介绍一下智能作文批改的相关背景，然后结合有道在这一领域的尝试，介绍有道智能作文批改的相关实现技术。

4

 

 张正 / 清华大学计算机系博士生

张正，博士在读，本科毕业于清华大学计算机系，研究领域为深度学习、对话系统和自动问答。博士期间曾在顶级会议和期刊WWW，ACM  TOIS发表文章。

记忆增强的对话管理

对话管理是任务导向型对话中的关键模块。在多轮对话的对话管理中，我们不仅需要获取短期对话的信息，还需要使用到远期对话信息。为了解决这个问题，我们提出了记忆增强型对话管理模型，引入了两个记忆力网络和一个控制网络来增强对话管理的性能。

5

 

黄轩成/ 清华大学计算机系博士生

黄轩成，清华大学计算机系博士在读，研究领域为深度学习、机器翻译。博士期间曾在自然语言理解顶级会议EMNLP发表文章。

Learning to Copy for Automatic Post-Editing

在这个talk中，我们将讨论如何对机器翻译自动后编辑中的拷贝进行建模，通过对拷贝进行建模，可以对自动后编辑系统的效果产生怎样的影响。

6

 

柯沛 / 清华大学计算机系博士生

柯沛，清华大学计算机系博士在读，研究领域为自然语言处理和深度学习，博士期间在ACL, EMNLP上发表文章。

训练稳定的对抗语言生成框架

在本次报告中，我们将讨论对抗生成网络在文本生成任务中的应用实例以及存在的问题，并针对其中训练不稳定的问题详细介绍一种改进的优化框架，以提升对抗训练的稳定性。

7

 

邵智宏 / 清华大学计算机系博士生

邵智宏，清华大学计算机科学与技术系一年级直博生，导师为黄民烈老师，已在自然语言处理顶级会议EMNLP发表论文一篇。

Long and Diverse Text Generation with Planning-based Hierarchical Variational Model

介绍发表在EMNLP2019上的工作：在data-to-text任务中显式建模规划过程与多层次的表达多样性，以提高生成质量。

现场照片直击

干货时间

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