SFFAI报名通知 | 神经机器翻译 & 关系抽取

SFFAI报名通知

论坛主题：

神经机器翻译 & 关系抽取

论坛讲者：

杨振，中国科学院自动化研究所博士，研究方向为神经机器翻译，主要研究内容包括模型算法优化，低资源情况下的机器翻译算法研究，首次将对抗网络应用于机器翻译领域并取得了较大的性能提升。在NLP领域顶级学术会议ACL, NAACL, COLING等会议和期刊上发表论文十篇，曾获AI Challenger全球创新挑战赛英中机器同声传译冠军，英中机器文本翻译亚军。

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曾祥荣，中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室博士生，主要研究方向是自然语言处理中的关系抽取。目前已经在AAAI和ACL发表长文两篇。

时间：

2018年10月28日（周日）

下午2:00 -- 4:00

地点：

中国科学院自动化研究所

智能化大厦三楼第五会议室

论坛内容简介：

1.杨振部分：随着神经网络的发展，基于深度学习的机器翻译系统（神经机器翻译）在大量翻译任务上已经取得了（远远）超越传统基于统计的机器翻译系统的性能。神经机器翻译模型的巨大成功，严重依赖于大规模、高质量的双语语料。然而，获取这些大规模的双语语料需要花费大量的人力和财力，甚至在某些极端情况下，双语语料根本无法获得。因此，研究如何在只有少量双语语料（低资源），甚至在没有双语语料情况（无资源）下，如何训练高性能的神经机器翻译模型，成为学术界和工业界广泛关注的问题。

2.曾祥荣部分：关系抽取致力于从给定非结构化文本（句子）中识别出两个实体之间的关系。根据给定信息的不同，可以分为关系分类和关系抽取两个子任务。我们从相对简单的关系分类任务开始，介绍该任务的定义和经典的模型。然后介绍更复杂一些的关系抽取任务。主要包括与关系分类任务的不同之处以及该任务中的经典模型。最后介绍关系抽取任务中更复杂的情况，即单个句子包含多个关系事实的情形。这部分会讨论为什么之前的关系抽取模型在这种情形下不适用，以及我们是如何来解决这个问题的。

报名方式

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活动名额

1. 为确保小范围深入交流，本次活动仅接受30 位用户入场（不收取任何费用）；

2. 活动采取审核制报名，我们将根据用户研究方向与当期主题的契合度进行筛选，通过审核的用户将收到确认邮件；

3. 如您无法按时到场参与活动，请于活动开始前 24 小时在AIDL微信公众号后台留言告知，留言格式为放弃报名 + 报名电话。无故缺席者，将不再享有后续活动的报名资格。

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