【NAACL 2019 workshop】优化和评估神经语言生成方法 Methods for Optimizing and Evaluating Neural Language Generation，卡内基梅隆大学| Graham Neubig，纽约大学| He He

主题： Methods for Optimizing and Evaluating Neural Language Generation

会议简介： 本次研讨会的目的是讨论语言生成的新方法，它解决了现有语言生成技术（如BLAND、重复语言）中的一些反复出现的问题，以及新的技术来可靠地评估和解释模型输出。

主讲嘉宾： Graham Neubig，卡内基梅隆大学语言技术研究所的助理教授。他的工作重点是自然语言处理，特别是在许多不同语言中工作的多语言模型，以及允许人类用自己的语言与计算机通信的自然语言接口。这项工作的大部分依赖于机器学习从数据中创建这些系统，而且他还积极开发在自然语言数据上进行机器学习的方法和算法。他定期在自然语言处理、机器学习和演讲领域的顶级刊物上发表文章，他的作品偶尔也会获得诸如EMNLP、EACL和WNMT的最佳论文等奖项。他还积极开发开源软件，是DyNet神经网络工具包的主要开发人员。个人主页：http://www.phontron.com/

He He，帕洛阿尔托亚马逊网络服务公司的高级应用科学家。从2019年秋季开始，她将以助理教授的身份加入纽约大学。她在马里兰大学帕克学院获得博士学位，之后在斯坦福大学获得博士后学位。她对机器学习和自然语言处理有广泛的兴趣。她的研究重点是构建智能代理，在不断变化的环境中处理语言并与人交互，最近的研究重点是可控文本生成和对话系统。个人主页：https://hhexiy.github.io/。等