MLNLP
(
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。

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,特别是初学同学们的进步。
6月26日北京时间早上11:05-11:45,犹他大学@李涛为大家带来《逻辑约束和神经学习的数据利用率问题》报告。欢迎大家报名观看。
  报告摘要
现代的神经网络学习和评估需要大量标注数据来达到高精确度的分类。然而,逻辑约束广泛存在在自然语言处理的知识表达中,可以用来提升数据的利用率。本次报告重点描述一个简单且通用的框架,用来引入逻辑约束到神学网络的学习和评估中。
  讲者介绍
李涛,犹他大学计算学 (Computing) 硕士/博士。师从Vivek Srikumar。现在在谷歌研究院(Google Research)研究工程师(Research Engineer)研究方向为计算语言学和机器学习,以及人机交互应用场景中的问题。曾于Philips Research, Amazon, 和AI2做相关研究。在ACL/EMNLP/AAAI/NeurIPS等会议发表过论文。个人主页:https://www.cs.utah.edu/~tli/
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关于我们

MLNLP(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最大的自然语言处理社区之一,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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