报告主题:NLP、多模态智能和机器学习

报告摘要:自然语言处理在未来可能会从文本创作、情感智能、多模态智能和对话智能等多个方向突破。首先是对于长文本内容的创作,要具备写作逻辑。人工智能需要确立一个模型,使得主题、子主题的结构可以展开,并且能够在模型上得到体现,最后才能真正写出一篇前后逻辑严谨,有意义的文章。其次是要理解用户的情感,知道用户的诉求,生成共情的对话,配合情感进行相应表达。同时,多模态学习也是一个新兴的领域,包括从基础大跨模态语义表征学习,比如语言-视觉多模态预训练,到多模态知识获取和知识推理,再到多模态智能的应用,比如图像到文字描述、文本到图像生成、视觉-文本回答、语言=视觉导航等等。多模态智能技术奖之前各个子领域的相对孤立的研究进行融合,并将驱动一系列新技术的研究。

邀请嘉宾:何晓冬,京东集团技术副总裁,IEEE Fellow,京东人工智能研究员常务副院长,深度学习及语音和语言实验室的负责人,并担任华盛顿大学(西雅图)、香港中文大学(深圳)和同济大学兼职教授,及中央美术学院荣誉教授。曾在IEEE、ACM、ACL、AAAI等学会的期刊和学术会议担任编委、组委或领域主席,主要从事人工智能领域,包括深度学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、信息检索和多模态智能等方面的研究。

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自然语言处理(NLP)是语言学,计算机科学,信息工程和人工智能的一个子领域,与计算机和人类(自然)语言之间的相互作用有关,尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 。

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