北京大学王选计算机研究所孙薇薇副教授应邀做学术报告

2019年9月17日下午，应实验室孙乐研究员和韩先培研究员邀请，北京大学王选计算机研究所孙薇薇副教授到访实验室，为实验室师生做了题为“English Resource Semantics: Linguistic Design and Neural Parsing”的学术报告。

孙老师的报告是关于图表征的句子的语义表示和处理，报告主要分为四个部分。首先，孙老师简要阐述了自然语言表义的几个主要方面，分别是：predicate-argument structure, quantification and scope, presupposition and focus, word sense differentiation, lexical decomposition, anaphoric coreference, grounding, tense and aspect, information structure, discourse structure等，并指出在语义解析领域，每一个SemBank通常只能捕获其中几个方面的语义，因此SemBank必须要在标注方案所捕获的信息、标注代价和标注一致性等方面做出权衡。此外，报告还对语义图相较于语法树在表征句子语义时的优势进行了直观解释。

其次，报告从 FraCaS 入手，系统阐述了目前流行的几种语义图框架（如：DM、PSD、EDS、和AMR等）的语义表示方法、优缺点及其所能捕获的语义信息。其中重点介绍了LinGO English Resource Grammar和 LinGO Redwoods TreeBank等两种重要的英语资源语义（English Resource Semantics）。

然后，报告以上述的几种语义图框架为基础，重点介绍了基于AMR语义表示框架的几个重要的语义解析方法，分别是factorization-based、composition-based、transition-based和translation-based方法。其中孙老师还介绍了组合语义(Compositional Semantics）以及超图替换文法（Hyperedge Replacement Grammar）的概念及其在语义解析中的应用。

最后，报告对用语义图进行句子的语义表示在自然语言处理任务中的应用（如：机器翻译、实体链接、自动文摘等）进行了总结。孙老师从还从多语言语义解析、跨框架的语义解析以及语义图的构建等多个层面对未来的语义解析工作进行了展望。

报告结束后，孙薇薇老师与实验室师生进行了热烈互动，对实验室师生提出的问题做出了细致的回答。孙老师的报告信息量非常大，实验室师生获益良多。

责任编辑：马龙龙
编辑：聂浩