哈工大三大实验室携手而来!
2020年4月3日,NLP 顶会 ACL 2020 公布录用论文之后,AI科技评论相继与哈工大、复旦大学、清华大学重磅推出了四期「系列解读」直播活动,受到广大师生的关注和好评。
第一期:ACL 2020 - 哈工大 SCIR 系列解读
第二期:ACL 2020 - 复旦大学系列解读
第三期:ACL 2020 - 清华CoAI 系列解读
万众期待中,AI 科技评论又将再度携手 「系列解读」首期合作伙伴哈工大,为大家带来
连续三天
的三场直播盛宴。
相信在第一期的「哈工大 SCIR 系列解读」中,大家就对哈工大社会计算与信息检索研究中心 (HIT-SCIR)在自然语言处理领域中所崭露的实力有目共睹。而哈工大作为自然语言处理领域地位颇高的高校之一,由赵铁军教授坐镇的哈工大机器智能与翻译研究室、徐睿峰教授坐镇的深圳校区人类语言技术组,徐晓飞教授坐镇的企业与服务智能研究中心,同样在自然语言处理领域有着深厚的底蕴 。这些实验室今年在 ACL 上又有什么新的研究工作呢?AI 科技评论将在本期系列解读中带大家一探究竟。
5月20日,AI科技评论将首先推出一场主题为「基于神经网络的无监督机器翻译」的直播,主讲人为赵铁军教授的高徒孙海鹏。孙海鹏来自哈工大机器智能与翻译研究室,本次的分享主题正是他在专攻的无监督机器翻译方向。
5月21日,来自深圳校区人类语言技术组、师从徐睿峰教授的范创,将带来其在情绪原因发现方面的最新探索,分享如何利用转移系统以端到端的方式抽取情绪-原因对。
作为致力于产学结合的实验室,哈工大企业与服务智能研究中心在今年 ACL 上同样结出了硕果。5月21日,徐晓飞教授、叶允明教授的高徒张博闻将分享今年被 ACL 收录的一篇关于如何解决跨目标立场检测的工作,主题是「利用可转移的语义情感知识增强跨目标立场检测」。
近年来,无监督机器翻译受到越来越多的关注,它克服了神经网络机器翻译需要大量平行语料的问题。本次分享将介绍我们对无监督机器翻译研究的最新进展。
如何从海量文本中识别和分析用户的情绪表达,进而挖掘情绪产生以及改变的原因,是近年来情绪计算领域的一个热门研究问题。情绪-原因对抽取任务要求能够从无标注的情绪文本中识别出蕴含情绪表达的子句,并抽取触发该情绪表达的原因子句。本次报告,讲者将着重介绍ACL 2020一篇关于如何利用转移系统以端到端的方式抽取情绪-原因对的工作。
1. 绪计算对象:情绪分类->情绪原因发现->情绪-原因对抽取
3. 实验验证及结果分析:主实验分析、消融实验、错误分析
第三期:利用可转移的语义情感知识增强跨目标立场检测
立场检测的目的是挖掘给定“文本”对“目标”的态度进行分类。目标可以是人、政策、服务等。其快速精准地识别可以帮助企业/政府等根据用户的反馈调整策略。本次分享,讲者将简单介绍立场检测任务的前沿进展和方向,并着重介绍ACL 2020关于如何解决跨目标立场检测的一篇工作。
1.立场检测任务定义以及发展:立场检测定义、应用场景及不同任务下的技术路线
3. 探索如何利用外部知识增强跨目标立场检测性能(ACL2020文章分享)
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ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行,因新冠肺炎疫情改为线上会议。为促进学术交流,方便国内师生提早了解自然语言处理(NLP)前沿研究,AI 科技评论将推出「ACL 实验室系列论文解读」内容,同时欢迎更多实验室参与分享,敬请期待!
点击"阅读原文",直达“ACL 交流小组”了解更多会议信息。