直播预告 | 迈向常识知识的高级语义理解

2021 年 12 月 10 日 THU数据派

  
  
    
   
   
     
    
    
      
     
     
       
      
      
        
       
       
          
          来源：AI TIME论道 
         
      
      
        
     
     
       
    
    
      
   
   
     
  
  
    
  
  
    
   
   
     
    
    
      
     
     
       
      
      
        

     
     
       
    
    
      
    
    
      
     
     
       
      
      
        
       
       
          
            本文约1750字，建议阅读4分钟 
           
           本文介绍 
           了12月11日晚8:00来自重庆大学、南加州大学、香港科技大学、中国科学院自动化研究所的的博士带来的“迈向常识知识的高级语义理解”主题分享，欢迎扫码观看直播。

常识作为一类高级知识，根据中科院曹存根教授的《A Survey of Commonsense Knowledge Acquisition》、纽约大学ErnestDavis教授的《Commonsense Reasoning and Commonsense Knowledge in Artificial Intelligence》以及陆汝铃院士的《世纪之交的知识工程与知识科学》等科学文献，这类知识应具有“共享”、“基础”、“隐含”、“大规模”、“开放域”、“默认”的特点。

在当前阶段，

如何定义并获取这类知识？

如何使机器理解这类知识，并进行知识推理，使其变得更加智能？

12月11日，晚8:00，本期PhD Debate-8就常识知识邀请了来自重庆大学、南加州大学、香港科技大学、中国科学院自动化研究所的的博士们，与大家一起探讨：

迈向常识知识的高级语义理解

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预约直播

★ 嘉宾介绍 ★

盛泳潘：

现为重庆大学助理研究员。他于2020年在电子科技大学计算机科学与工程学院获得博士学位。他的研究主要集中在知识图谱领域，研究知识图谱表示学习、领域知识抽取及知识图谱构建、图神经网络表示学习等关键技术。主持1项开放基金课题，参与多项国家级/省部级专项课题。近年来，在WWW Journal、Information Sciences、Applied Intelligence、Cognitive Computation、ECML-PKDD、IJCAI、LREC等国际期刊/会议上发表多篇学术论文。

曾担任APWeb-WAIM 2020/2021国际会议程序委员会委员，PR Letters、Knowledge-based Systems、IEEE Access、《计算机研究与发展》、《电子学报》、《中文信息学报》、AAAI、NAACL等多个国内外期刊与会议的审稿人。

个人主页：https://shengyp.github.io/

林禹臣：

南加州大学计算机系博士生，导师为Prof. Xiang Ren。在此之前，他本科毕业于上海交通大学IEEE试点班（2014-2018），曾在Google AI 与 Facebook AI Research (FAIR) 担任研究实习生，分别受指导于William Cohen和 Scott Yih。他曾多次担任ACL, EMNLP, NAACL, ICLR, NeurIPS, AAAI等会议的审稿人，获得过WWW 2020 best paper runner-up, 百度AI新星等荣誉。

他的博士研究致力于自然语言处理中的常识推理（commonsense reasoning）——表征并融入常识知识于神经语言模型中，从而创造更贴近人类思维与行为的智能体。他的研究兴趣也包括联邦学习 (federated learning), 跨任务泛化（cross-task generalization），元学习（meta-learning），终身学习（lifelong/continual learning）等方向在自然语言处理中的应用。

个人主页：https://yuchenlin.xyz/