问答与对话-理论与基础之图神经网络在自然语言处理中的应用【张岳】第十四届中国中文信息学会暑期学校暨中国中文信息学会《前沿科技讲习班》ATT第13期

报告题目：图神经网络在自然语言处理中的应用

报告摘要：自然语言处理中的很多结构，包括序列结构、树状结构、以及有环图结构，可以归纳为普通的图结构。对图结构的神经网络编码，有助于自然语言处理任务中提取有用信息。近几年来，图神经网络在自然语言处理中得到一系列研究。这个讲座总结图神经网络的两种基本模式，即卷积图神经网络和循环图神经网络，并且讨论他们在自然语言处理中的应用。具体任务包括语义理解、信息抽取和问答等。

嘉宾介绍：张岳目前是西湖大学的副教授。他的研究兴趣包括自然语言处理和计算金融。他一直致力于基础句法分析，文本生成，自然语言生成，机器翻译，信息抽取，情感分析和股票市场分析等工作。他获得了IALP 2017和COLING 2018的最佳论文奖。张岳担任Transactions of ACL编委，ACM TALLIP副主编和IEEE Transactions on Big Data副主编，以及COLING 2014/18，NAACL 2015/19，EMNLP 2015/17/19，ACL 2017/18/19的领域主席。张岳在NAACL2010，ACL 2014和EMNLP 2016/18做过讲习班。