MLNLP
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机器学习算法与自然语言处理
)是国内外最大的自然语言处理社区之一，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。

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6月26日北京时间早上09:45-10:25，威斯康星麦迪逊分校@胡俊杰为大家带来《跨语言迁移学习及应用》报告。欢迎大家报名观看。
  报告摘要
在过去十年中，自然语言处理系统的巨大成功主要是由深度神经网络和对大量标记数据的监督机器学习方法驱动的。然而，在所有可能的现实世界场景下对数据进行注释是不可行的。因此，在处理不同语言的复杂文本数据或者与其他模态相关联的数据时，这些系统在实践中的准确度可能会严重下降。在本次演讲中，我将介绍用于扩展自然语言处理系统在跨语言学习下的泛化能力。首先，我将介绍一种用于学习单词和句子的多语言表征的训练方法，并在 XTREME 上演示其跨语言泛化能力。其次，我将介绍我们在跨语言情景下自然语言处理系统在对话和翻译上的应用。最后，我将通过概述我在人工智能、自然语言处理和数据科学等领域的研究计划来结束本次演讲。
  讲者介绍
胡俊杰，终身制助理教授，现任职于威斯康星麦迪逊分校生物统计系和计算机系，博士毕业于卡耐基梅隆大学计算机学院的语言技术研究所。他目前的研究方向集中在自然语言处理和机器学习。具体研究课题包括（1）多语言模型及其在机器翻译、问答及多语言对话系统中的应用；（2）统计机器学习算法及深度学习模型在不同数据分布下的泛化能力；（3）多模态机器学习，用于提高自然语言认知。他在博士期间获得NAACL 2019 最佳展示论文提名，曾在微软北美研究院、谷歌研究院实习工作。其研究成果获得多家媒体报道，其中包括Google/Facebook AI blog，VentureBeat，Slator，Wired等。个人主页：https://junjiehu.github.io/
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