2022自然语言处理日于2022年6月3日线上举行

北京大学王选所论坛暨北大智能学科系列学术活动之一“2022自然语言处理日”于2022年6月3日线上召开。本次学术活动聚焦于自然语言处理领域的前沿研究问题,以特邀报告和圆桌研讨的形式举办。北京大学邀请了多位知名专家学者,带来精彩纷呈的学术报告和丰富多样的学术观点。

首先,北京大学智能学院院长朱松纯教授和北京大学王选计算机研究所所长汤帜研究员致欢迎辞,简单介绍了北京大学智能学科的建设情况和共建机构。北京大学于2003年开设国内首个智能科学与技术本科专业,2007年设立硕士和博士点,是我国智能学科的开创与引领者。2022年,智能学科被列入北大“双一流”建设重点学科。接着,王选计算机研究所赵东岩研究员为与会嘉宾介绍了北京大学智能学科NLP方向的发展和规划。

本次会议邀请了六位嘉宾,分别为与会者展开六场特邀报告。

中科院自动化所宗成庆研究员报告题目为“语言认知:从NLP到NLU的桥梁”。报告认为:探索类脑语言表征体系,建立知识和推理驱动的语言认知计算模型,是从自然语言处理通向自然语言理解的必由路径和桥梁。在阐述上述观点的基础上,宗老师介绍了近年来他的团队在语言表征和编解码方面的部分研究工作。

清华大学电子系周伯文教授带来题为“Trustworthy AI: From Principles to Practices”的特邀报告。在该报告中,周伯文教授介绍了一些典型的可信人工智能的方法及其在产业化、数智化的应用。

北京师范大学毕彦超教授的报告题为“What does a word mean in the human brain? ”。在该报告中,毕彦超教授从认知科学,神经成像和神经心理学三个方向介绍了词语含义的神经代码。

哈尔滨工业大学(深圳)的张民教授的报告题目为“浅谈序列生成模型中的随机性”。在该报告中,张民教授介绍了如何设计简单且高效的约束策略,包括模型输出空间的约束方法(R-Drop)和二次自适应掩码策略。

复旦大学计算机科学技术学院的黄萱菁教授进行题为“信息提取的鲁棒性问题”的特邀报告。在该报告中,黄教授围绕信息提取的鲁棒性问题展开深入分析,探究影响模型鲁棒性的深层原因,并介绍其领导的团队在弱样本、小样本、无标注、跨领域等场景上提升信息提取模型鲁棒性的研究成果。

哈尔滨工业大学赵铁军教授的报告题目为“文档级关系抽取”。在该报告中,赵铁军教授针对文档级关系抽取面临着需要综合文本中多个句子之间的信息、涉及多种不同推理方式等各种挑战,从文档级关系抽取的模型优化、模型可解释性和数据增强等三个方面介绍其团队的研究工作。

本次论坛的最后一个环节是圆桌论坛。创新工场首席科学家周明博士和清华大学计算机系朱小燕教授,以及上述六位特邀嘉宾、此次会议主办方及参加会议的100余位北大师生参加了圆桌论坛,各抒己见,热烈讨论。论坛上,各位嘉宾围绕自然语言处理目前最重要的进展是什么、下一步的核心目标是什么等核心问题开展了热烈的交流讨论,随后毕彦超教授从认知科学的角度介绍了和自然语言处理的发展关系。

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