直播 | IJCAI 2020：我们离有效的上下文建模还有多远?

「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。

本期 AI Drive，我们邀请到北京航空航天大学博士生刘乾，为大家解读其发表于 IJCAI 2020 的最新工作。对本期主题感兴趣的小伙伴，1 月 14 日（周四）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。

直播信息

一直以来，更好的上下文理解能力都是对话式语义解析模型追求的目标，学术界近几年也涌现了许多面向该场景的上下文建模方法。目前尚无研究对这些方法进行全面比较和深入分析，受此启发，本期讲者刘乾所在的微软亚洲研究院团队在 IJCAI 2020 的论文中，全面评估了各种上下文建模方法的性能，并对不同方法在细粒度上下文现象的优势与困境做了深入分析。研究表明，目前的上下文建模方法仍不够成熟，在一些特定的上下文现象上表现不理想，因此未来该领域的研究任重而道远。

本次分享的具体内容有：  

• 与最先进的方法相比，最简单的上下文建模方法效果如何？

• 在配置相同语义解析模块的情况下，不同的上下文建模方法相比如何？

• 在不同的上下文现象上，不同的建模方法表现如何？

推荐您在收看直播前阅读论文，如有问题可提前准备，直播期间通过弹幕提出。

论文链接：

https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0495.pdf

代码链接：

https://github.com/microsoft/ContextualSP

嘉宾介绍

 刘乾  / 北京航空航天大学博士生  

刘乾，北京航空航天大学与微软亚洲研究院联合培养博士 ，主要关注在上下文建模、语义解析、组合泛化等话题，目前以第一作者身份在 ACL, EMNLP, NeurIPS 等会议发表相关论文多篇。

直播地址 & 交流群

本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行，扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后，嘉宾还将在直播交流群内实时 QA，在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「AI Drive」，即可获取入群通道。

B 站直播间：

https://live.bilibili.com/14884511

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