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TalkMLNLP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特别邀请了中国科学技术大学电子工程与信息科学系博士后研究员顾佳宸为我们带来“多方对话理解与生成”的主题报告,由东北大学副教授刘正皓主持。 报告的详细信息如下:
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『讲者介绍』
顾佳宸目前是中国科学技术大学电子工程与信息科学系博士后研究员,将于2024年加入中国科大任助理教授,他的研究关注于对话系统、信息检索等。2022年获得中国科大博士学位,导师为凌震华教授。博士期间于ACL、EMNLP、SIGIR、CIKM、IJCAI、IEEE/ACM TASLP等顶级会议和期刊上累计发表第一作者论文11篇,Google Scholar总被引240余次。曾获中科院院长奖学金、国家奖学金,ACL 2022 DialDoc研讨会最佳论文奖等荣誉。个人主页:http://staff.ustc.edu.cn/~gujc/

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『报告摘要』
用于多方对话 (Multi-Party Conversation,MPC) 的各种神经网络模型在接收人识别、说话人识别和回复预测等各种任务上取得了令人瞩目的进步。但是,这些现有的方法通常单独表征对话者和对话语句,忽略了多方对话中固有的复杂结构,而这些结构提供了至关重要的对话者和对话语句语义信息,并会帮助理解整个对话过程。在这次报告中,我将介绍面向多方对话理解和生成时,如何建模其中的复杂结构和内在关系,分享我们发表在ACL 2021和ACL 2022关于多方对话的两项最新研究,包括设计多个自监督任务建模对话者结构和语句语义,在统一的框架下联合预训练“谁对谁说了什么”这一多方对话中的核心问题,以及基于异构图网络结构建模语句节点和对话者节点之间的复杂语义传输。最后我将介绍目前多方对话系统所面临的挑战和未来的研究方向。
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『主持人简介』
刘正皓,东北大学副教授,中文信息学会青工委委员。博士就读于清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室,师从孙茂松教授。研究兴趣为信息检索、自动问答以及文本生成等。在ACL/EMNLP/NAACL/SIGIR/IJCAI等会议或期刊上发表20余篇论文。曾参与国家自然科学基金面上项目、上海市科委重点研发项目等。现主持北京智源人工智能研究院悟道项目一项。
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『会议报名』
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