MLNLP
(
机器学习算法与自然语言处理
)是国内外知名自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。

社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步。
MLNLP学术Talk是MLNLP社区举办的学术交流活动，旨在邀请一线青年学者分享最前沿的技术，期待最精彩的思想火花碰撞。本次MLNLP学术Talk特别邀请了北京大学计算机学院2020级博士生张文涛为我们带来“可扩展的图神经结构搜索系统”的主题报告。 报告的详细信息如下：
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『讲者介绍』
张文涛，北京大学计算机学院2020级博士生，研究兴趣为大规模图学习。他以第一作者在机器学习（ICML, NeurIPS, ICLR）、数据挖掘（KDD, WWW）和数据库（SIGMOD, VLDB, ICDE）等领域发表论文10余篇，包含WWW’22最佳学生论文和NeurIPS’21 Spotlight论文。参与开源了多个机器学习系统，如大规模图学习系统SGL、分布式机器学习系统Angel、自动化机器学习系统MindWare和黑盒优化系统OpenBox。曾获2021年度Apple Scholar。个人主页：https://zwt233.github.io/

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『报告摘要』
图神经网络模型在多个图任务上都取得了最佳效果，并受到了学术界和工业界的广泛关注。然而，现有的图神经网络系统有两个瓶颈。一方面，受限于单机场景下的存储和计算开销以及分布式场景下的通信开销，大多数基于消息传播机制的图神经网络模型可扩展性较低，很难直接用于工业界大规模图数据。此外，现有的图神经网络系统需要用户针对特定图数据和图任务编写代码和训练流程，然而设计网络结构也需要经验丰富的专家，建模成本很高。本次直播将首先介绍大规模图学习面临的可扩展性以及建模瓶颈，接着会详细阐述系统的目标以及系统设计和方法。最后，介绍系统的实验效果并进行总结。系统相关工作已广泛应用于金融风控和社交网络推荐等业务，并获得了WWW会议30多年历史上中国第二个最佳学生论文奖。开源系统地址: https://github.com/PKU-DAIR/SGL/
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『主持人简介』
刘聪，南京云问科技有限公司高级算法工程师，中国药科大学药学信息学研究生。研究兴趣为QA系统（向量检索、阅读理解）、文本生成（问题生成、对话生成、摘要生成）、预训练语言模型等。在知乎、微信公众号等多个平台上定期进行优秀论文解读、模型/数据开源以及工业落地方案分享等。个人主页：https://github.com/liucongg/

关于我们

MLNLP社区  ( 机器学习算法与自然语言处理 ) 是由国内外自然语言处理学者联合构建的民间学术社区，目前已经发展为国内外知名自然语言处理社区，旗下包括  万人顶会交流群、AI臻选汇、AI英才汇  以及  AI学术汇  等知名品牌，旨在促进机器学习，自然语言处理学术界、产业界和广大爱好者之间的进步。
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