教程题目:Graph-Based Meaning Representations: Design and Processing

教程简介

近年来,人们对以标记有向图的形式对句子意义进行编码和处理产生了广泛的兴趣。举例说明这条研究路线的框架包括:抽象意义表示、基于图的最小递归语义表示、双向语义依赖图和通用概念认知注释。

作为对高级的基于向量的意义表征的补充,对这种层次结构和离散的语义表示的解析,从早期开始就是自然语言理解的基石,并将继续为理解自然语言做出重要贡献。本教程将

  • 简要回顾正式和语言语义的相关背景;
  • 半正式地定义语义图的不同风格和相关术语的统一抽象视图;
  • 调查基于图的意义表示的共同框架和现有的图库;
  • 提供不同解析方法的代表性选择的技术概述。

最终目标是提供不同语义图库和相关解析工作的统一视图,从而减少NLP开发人员和用户从这个令人兴奋的领域最近的成功和最佳实践中获益的障碍。

组织者:

Alexander Koller是一名计算语言学教授,哥伦比亚大学和爱丁堡大学的博士后。研究兴趣包括为自然语言现象提出简洁的数学模型和解决自然语言处理中有用问题的有效算法。特别是在计算语义、语法形式和自然语言生成(NLG)方面做了大量的研究。

Stephan Oepen在柏林、伏尔加格勒和萨尔布吕肯学习了语言学、德语和俄语语言学、计算机科学和计算语言学。2011年至2017年,他在奥斯陆大学(University of Oslo)领导语言技术部门。在此之前,他曾在DFKI和Saarland大学(均为德国)、YY技术公司(山景城)和斯坦福大学(均为美国)工作。他的研究围绕着语言学和计算机技术的结合,在那里他发表了大约90篇经过同行评审的研究论文和会议论文,并与其他人共同创建了全球网络和北欧语言处理实验室(NLPL)。Oepen已经指导完成了5个博士项目和12个理学硕士学位。他是计算语言学编辑委员会和欧洲计算语言学协会执行委员会的成员,同时也是ACL自然语言解析特别兴趣小组的秘书和计算语言学协会欧洲分会2017年会议和自然语言处理经验方法2018年会议的区域联席主席。在2017-18学年,Oepen在挪威科学与文学院高级研究中心联合指导一个国际研究小组。

孙薇薇,计算语言学家。目前在北京大学王选计算机研究所工作,也是北京大学中国语言学中心的兼职研究员。萨尔大学计算语言学系的博士研究生,导师是Hans Uszkoreit教授。研究集中于应用图对语法和语义分析进行编码,以及利用以图为中心的形式主义和算法来明确地表达语言理论。

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