加拿大蒙特利尔大学聂建云教授、江西师范大学王明文教授与左家莉副教授访问实验室 2019年6月24日上午，应实验室孙乐研究员的邀请，加拿大蒙特利尔大学聂建云教授以及江西师范大学的王明文教授与左家莉副教授访问实验室。 聂建云老师是加拿大蒙特利尔大学教授，他在自然语言处理和信息检索领域深耕多年，主要研究领域包括信息检索模型、跨语言信息检索、Query扩展、Query推荐、Query理解、查询日志利用、情感分析等等。聂建云教授在IR和NLP领域的期刊和国际会议上发表了200多篇论文，他是多个国际期刊的编委(e.g. Journal of information retrieval)，并作为程序委员会成员参与了IR和NLP领域的很多国际会议主会的组织工作。他是SIGIR 2011的大会主席，是SIGIR 2019的程序委员会主席。 聂建云教授跟大家分享了其研究团队即将在第42届ACM [...]
微软亚洲研究院董力博士访问实验室 2019年6月19日，应实验室孙乐研究员和韩先培研究员邀请，微软亚洲研究院董力博士到访实验室，为实验室师生员工带来了一场题为《UNILM: Unified Language Model Pre-Training for Natural Language Understanding [...]
清华大学黄民烈副教授应邀做学术报告 2019年6月6日，应实验室孙乐研究员和韩先培研究员邀请，清华大学计算机系智能技术与系统实验室副主任黄民烈副教授到访实验室，为实验室师生员工带来了一场题为《Controllable text generation: types, knowledge, and planning》的学术报告。 黄老师的报告围绕自然语言处理领域条件文本生成的可控性问题展开，针对目前神经语言生成方面的三个主要问题——语义、一致性和逻辑，分别从“类型”、“知识”、“逻辑”和“规划”等层面提出了相应的解决方案，并介绍了相关工作。 在“类型”层面，通过在生成模块中显式地建模词类型的分布，来精细地控制文本生成，显著提高了生成文本的质量。在“知识”层面，通过对知识图谱进行建模，并引入知识图谱中的常识知识来协助理解上下文，从而提高了对话生成的连贯性和多样性。在“逻辑”层面，通过渐近编码的方式获得每一时刻的上下文线索，最终在解码时利用这个上下文线索预测正确的事件和实体。在“规划”层面，针对目前长文本生成领域面临的挑战，通过将键值对列表与训练预料关联起来，显式地将文本地生成过程进行了分解，提高了长文本生成的连贯性和一致性。 [...]