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。

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『会议纪要』
首先,主持人刘正皓进行介绍了会议概况并介绍了讲者的相关信息:
接下来,由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进行论文的讲解:
报告主要内容如下: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。
最后主持人刘正皓根据大家的提问与顾佳宸同学进行了充分的讨论,并感谢大家对于MLNLP社区学术Talk的支持,期待我们下次再见!

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『Slides地址』
资源下载地址,关注下方公众号【MLNLP】,后台回复【顾佳宸】即可获得本期Slides下载地址。
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『视频地址』
录制视频将在不久后发布。欢迎大家关注社区B站账号:MLNLP-World,及时收看回放视频!

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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