知识指导的自然语言处理 [微信模式识别中心 林衍凯] CCKS ATT 16-2019

报告主题：知识指导的自然语言处理

报告摘要：近年来深度学习技术席卷自然语言处理（NLP）各大领域。作为典型的数据驱动方法，深度学习面临可解释性不强等难题，如何将人类积累的大量语言知识和世界知识引入深度学习模型，是改进NLP深度学习模型性能的重要方向，同时也面临很多挑战。本报告将介绍知识指导的自然语言处理的最新进展与趋势。

邀请嘉宾：林衍凯，腾讯微信模式识别中心高级研究员。博士毕业于来自清华大学自然语言处理组， 由孙茂松教授和刘知远副教授共同指导，主要研究方向为知识图谱表示、构建和应用。目前已在人工智能、自然语言处理等领域的著名国际会议IJCAI，AAAI，EMNLP，ACL发表相关论文多篇，Google Scholar引用数超过1400。曾获2017年百度奖学金、2018年清华大学学术新秀。