<output id="hwyes"><button id="hwyes"><address id="hwyes"></address></button></output>
      1. 您的位置:首頁 > 活動會議 > 活動日歷 > ADL

        ADL92 《自然語言理解:新學習方法及知識》開始報名

        閱讀量:23
        2018-08-20

        中國計算機學會《學科前沿講習班》第92

        自然語言理解:新學習方法及知識

        2018826日~28日,呼和浩特內蒙古大學學術會議中心8號會議室

        對自然語言的理解是很多自然語言處理應用的必要組成部分,包括但不限于翻譯,摘要,對話以及問答。在人工智能的時代,基于知識的學習對自然語言理解有極大的幫助,于是學習知識這兩種概念在今天已萬眾矚目。中國計算機學會學科前沿講習班第92期(CCF ADL 92自然語言理解與新學習,新知識’”將邀請六位來自業界與學界的著名專家學者,進行為期三天的關于基本理論、算法及相關應用的講座。這些講座意在為學生和青年學者提供一個學習與交流平臺,幫助他們理解基本的概念、研究內容與方法以及在這個領域不斷增長的潮流。ADL 92將和NLPCC 2018聯合舉辦,是NLPCC 2018 Tutorials課程。

        CCF Advanced Disciplines Lectures (ADL 92) & NLPCC 2018 Tutorials

        Natural Language Understanding with Novel Learning and Knowledge

        Hohhot, August 26~28, 2018

        Natural language understanding is an essential component for various NLP applications, including but not limited to translation, summarization, conversation and question-answering. In the artificial intelligence era, learning with knowledge significantly improves natural language understanding while the concepts of “learning” and “knowledge” are now in the spotlight. The CCF Advanced Disciplines Lectures No. 92 (CCF ADL 92) “Natural Language Understanding with Novel Learning and Knowledge” will invite six experts and professors with high reputation from both academia and industry to give lectures on the fundamental theories, algorithms, and applications on related issues. The objective of the lectures is to provide a three-day learning and communication platform for the young scholars and research students to understand the element concepts, research contents, approaches and growing tendencies in this area. ADL 92 runs in parallel with NLPCC 2018 as its tutorials.

        ------------------------------------------------------------------------------------

        學術主任:陳文亮,嚴睿

        陳文亮蘇州大學-ADL92學術主任

        陳文亮,蘇州大學計算機科學與技術學院教授、博士生導師。20131月回國加入蘇州大學計算機科學與技術學院。2005-2010年在日本國立情報通信研究所擔任專家研究員。2011-2012年在新加坡國立信息通訊研究院擔任研究科學家。近年來在國內外主要期刊雜志和學術會議上發表三十多篇學術論文,包括AI/NLP領域國際主要學術會議如ACLAAAIIJCAIEMNLPCOLING等,國際頂級雜志如ACM/IEEE 雜志、Artificial Intelligence Journal等。曾在國際主要學術會議IJCNLP-2013COLING-2014上作講習報告(Tutorial)。出版英文專著一本,獲得美國專利一項。曾擔任IALP-2015IJCNLP-2017CCKS-2017程序委員會主席或領域主席,多次擔任AI/NLP領域頂級會議如IJCAIAAAIACL等程序委員會委員。在研主持江蘇省高校自然科學研究重大項目一項、國家自然科學基金一項,大型產業項目一項。主要研究領域包含語言分析、推薦系統、信息抽取、知識圖譜。目前主要專注于建設基礎語言分析平臺和構建知識圖譜。

        嚴睿北京大學-ADL92學術主任

                嚴睿,北京大學計算機科學技術研究所研究員,博士生導師,同時擔任北京大數據研究院研究員,華中師范大學與中央財經大學客座教授及校外導師,之前曾擔任百度公司資深研發。共發表論文60余篇,包括NLP/AI/IR/DM多個研究領域的頂級學術會議論文如ACL, AAAI, IJCAI, WWW, SIGIR, KDD等,受邀在國際主要會議如EMNLP作講習報告(Tutorial),擔任多個重要學術會議的資深程序委員會成員(KDD, IJCAI, AAAI)和程序委員會成員(ACL, SIGIR, EMNLP等等)。主要研究領域包括對話系統,信息檢索,文本挖掘,理解與生成。

        主辦和聯系方式

        主辦:中國計算機學會

        聯系方式:郵箱:[email protected];電話:010-82529251

        日程

        日期

        時間

        活動

        8月2日

        08:00-10:00

        學員注冊

        08:30-09:00

        開幕式,集體照

        09:00-12:00

        講座1:神經機器翻譯的最新進展

        劉鐵巖,微軟亞洲研究院

        12:00-14:00

        午餐

        14:00-17:00

        講座2:自然語言處理中的多任務學習

        邱錫鵬,復旦大學6

        8月27日

        09:00-12:00

        講座 3:Neural IR models: Interaction vs. Representation-based learning

        Jian-Yun Nie,蒙特利爾大學

        12:00-14:00

        午餐

        14:00-17:00

        講座 4:自然語言處理的聯合模型

        張岳,新加坡科技設計大學

        8月28日

        09:00-12:00

        講座 5:互聯網搜索與行為建模

        劉奕群,清華大學

        12:00-14:00

        午餐

        14:00-17:00

        講座 6:知識圖譜的語義:從理論到實戰

        鮑捷,文因互聯

        17:00-17:20

        閉幕式

        (如有變動,以現場為準)


        講座及講者

        劉鐵巖

        講座1:神經機器翻譯的最新進展

        講者:劉鐵巖,微軟亞洲研究院

        摘要:神經機器翻譯(NMT)近年取得了令人矚目的成功。本課程中,我將首先介紹 NMT 的基本概念與發展現狀,而后指出NMT的學習與推斷過程中遇到的一些技術性挑戰,并討論如何用創新性研究解決這些問題。特別地,我將談談雙重學習,一種可以利用機器翻譯的對稱結構有效地從單語言數據中學習的新的學習范式。而后我將介紹一些其它的技術,包括一種基于 MCTS 的解碼方法,它可以避免標準光束搜索導致的短視推斷;一種新的網絡結構——熟思網絡 (deliberation nets),它通過在解碼過程中使用多輪精煉而取得更好的翻譯結果。在這些新技術的幫助下,我們已經在中譯英的新聞翻譯中達到人類水準。最后,我將指出NMT方面的一些其它重要研究方向。

        講者簡介:劉鐵巖博士,微軟亞洲研究院副院長,領導機器學習和人工智能方向的研究工作。在學術方面,劉博士的先鋒性研究促進了機器學習與信息檢索之間的融合,被國際學術界公認為排序學習領域的代表人物。近年來劉博士在深度學習、分布式學習、博弈學習、對偶學習等方面也頗有建樹,在頂級國際會議和期刊上發表論文200余篇,被引用近17000次。他的研究工作多次獲得最佳論文獎、最高引用論文獎、Springer十大暢銷華人作者、Elsevier 最高引中國學者等。他受邀擔任了包括SIGIRWWWKDDICMLNIPSAAAIACL在內的諸多頂級國際會議的程序委員會主席或領域主席;包括ACM TOISACM TWEBNeurocomputing在內的知名國際期刊副主編。他被聘為卡內基-梅隆大學(CMU)客座教授、諾丁漢大學榮譽教授、中國科技大學教授、博士生導師;他被評為IEEE會士, ACM杰出會員,擔任了CCF青工委副主任,中文信息學會(CIPS)信息檢索專委會副主任,中國云體系創新戰略聯盟常務理事,中國工業與應用數學學會大數據與人工智能專委會委員,上海國際金融與經濟研究院首屆理事。在產業方面,劉博士發明的機器學習技術被廣泛應用在十幾種微軟產品中,貢獻了上百項技術專利,大大提升了微軟在搜索引擎、云計算、人工智能領域的全球競爭力。他的團隊發布了LightLDALightGBMMultiverso等知名的機器學習開源項目,并且為微軟CNTK項目提供了分布式訓練的解決方案,他的團隊所參與的開源項目在Github上已累計2萬余顆星。近年來他的團隊與中國本土龍頭企業進行深入戰略合作(例如華夏基金、東方海運、中國太平等),成功助力傳統企業實現數字化、智能化轉型。

        邱錫鵬

        講座2:自然語言處理中的多任務學習

        講者:邱錫鵬,復旦大學

        摘要:過去幾年,深度學習在自然語言處理中取得了很大的進展,但進展的幅度并不像其在計算機視覺中那么顯著。其中一個重要的原因是數據規模問題。因為自然語言處理任務的標注成本一般都比較高,所以語料規模一般都不是很大,這就限制了一些深度模型在自然語言處理中的應用。然而,自然語言處理的一個特點是不同任務之間都有一定的相關性,比如詞性分析和句法分析兩個任務可以促進。這樣在自然語言處理中,一種可以有效解決數據稀缺問題的方法是多任務學習。多任務學習是將多個任務一起學習,充分挖掘多個任務之間的相關性,來提高每個任務的模型準確率,從而可以減少每個任務對訓練數據量的需求。目前,多任務學習已經在大部分自然語言處理任務上取得了非常好的效果。本報告主要講述在自然語言處理中的多任務學習方法,主要包括不同的共享模式(硬共享、軟共享和并行共享)和具體的多任務學習模型,以及如何從多領域、多層次、多語言、多模態等角度來設計多任務的學習方式。

        講者簡介:邱錫鵬,復旦大學計算機科學技術學院副教授,博士生導師,于復旦大學獲得理學學士和博士學位。中國中文信息學會青年工作委員會執委、計算語言學專委會委員、中國人工智能學會青年工作委員會常務委員、自然語言理解專委會委員。主要研究領域包括人工智能、機器學習、深度學習、自然語言處理等,并且在上述領域的頂級期刊、會議(ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI等)上發表過50余篇論文。自然語言處理開源工具FudanNLP作者,2015年入選首屆中國科協青年人才托舉工程,2017ACL杰出論文獎。

        Jian-Yun Nie

        講座3Neural IR models: Interaction vs. Representation-based learning

        講者:聶建云(Jian-Yun Nie),蒙特利爾大學

        摘要:深度學習技術在圖像處理與語音處理取得的巨大成功激起了人們對神經信息檢索的極大興趣。目前主要有兩大類信息檢索模型:基于表示的模型和基于交互的模型。前者致力于為文檔和查詢建立適當的表示,而后者嘗試學習他們之間的匹配模式。試驗結果表明,交互模型較表示模型而言更具優勢。在本課程中,我們將回顧兩類模型中的主要方法,分析它們的成功與失敗,并討論神經信息檢索的未來研究方向。

        講者簡介:聶建云(Jian-Yun Nie)是蒙特利爾大學的教授,他在信息檢索和自然語言處理領域工作了三十余年。他的研究在信息檢索領域涉及廣泛,包括信息檢索模型,跨語言信息檢索,查詢擴展和理解,查詢日志的利用等等。聶建云在信息檢索與自然語言處理領域發表了許多論文。他是6個國際期刊的編委,并長期擔任信息檢索與自然語言處理領域主要會議的程序委員。他曾擔任SIGIR 2011的會議主席,并即將擔任 SIGIR 2019 的程序委員會主席。

        張岳

        講座4:自然語言處理的聯合模型

        講者:張岳,新加坡科技設計大學

        摘要:聯合模型可以同步解決多種問題,已被廣泛應用在自然語言處理中,包括聯合分詞與詞性標注,聯合名稱實體識別與情感分類,聯合句法和語義分析等等。與分離模型相比,聯合模型具有兩大優勢。其一,聯合模型允許多任務間的交互,從而通過分享信息取得更高準確率。其二,與傳統的流水作業方法相比,聯合模型減少了任務間的錯誤傳播。聯合模型包括基于圖的方法,基于轉換的方法,統計方法,神經方法,聯合訓練分離解碼的方法,聯合解碼分離訓練的方法,以及聯合訓練聯合解碼的方法。這次講座將介紹現有的聯合模型,并將它們總結為以上幾類。我們也將討論對抗訓練,一種在聯合模型中被用于消除域的差異的技術。

        講者簡介:張岳目前在新加坡科技設計大學擔任助理教授。在20127月加入新加坡科技設計大學之前,曾在英國劍橋大學擔任博士后研究助理。曾獲得英國牛津大學的博士和理學碩士學位,以及中國清華大學的工商管理碩士學位。研究方向包括自然語言處理,機器學習以及人工智能,曾集中研究過統計分析,解析,文本綜合,機器翻譯,情感分析和股票市場分析。曾擔任Computational LinguisticsTransacation of Association of Computational Linguistics (常設評審委員會 Journal of Artificial Intelligence Research 等頂級期刊的評論員,IEEE Transaction on Big Data  ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 的副主編,ACL, COLING, EMNLP, NAACL, EACL, AAAI IJCAI 等會議的審稿委員,COLING 2014/18, NAACL 2015, EMNLP 2015/17, ACL 2017/18 的領域主席,IALP 2017的程序委員會主席。

        劉奕群

        講座5:互聯網搜索與行為建模

        講者:劉奕群,清華大學

        摘要:當用戶與網絡搜索引擎進行交互時,會以提交查詢、重構查詢、結果點擊、光標移動等形式留下豐富的隱式反饋信息。這些用戶行為信號包含了有關用戶如何在網絡搜索情境下檢索的有價值信息,從而對理解人類信息感知過程和搜索引擎系統的性能提升非常重要。在本次講座中,我將首先討論用戶在桌面端和移動端搜索過程中查詢、檢索以及點擊結果的行為模式。基于這些已發現的用戶搜索模式,我們將討論一些流行的行為模型:從單用戶到用戶群,從同構到異構的結果環境,從單個查詢到多個查詢。而后,我們將通過幾個例子說明這些模型如何幫助搜索引擎優化結果排列,用戶意圖理解和用戶界面/評估指標的設計。

        講者簡介:劉奕群,清華大學計算機系長聘副教授,兼任中國人工智能學會理事,中國中文信息學會理事、信息檢索與內容安全專委會副主任等職務。主要研究興趣集中在信息檢索與互聯網搜索技術。受邀擔任國際著名學術期刊FnTIR聯合主編,國際高水平學術會議SIGIR 2017短文主席、SIGIR2018程序委員會主席、NTCIR-13程序委員會主席等重要學術職務。獲得2015年北京市科學技術一等獎、2010年錢偉長中文信息處理科學技術獎漢王青年創新一等獎。2016年獲得國家自然基金委優秀青年科學基金資助。2017年獲得自然科學基金重點基金資助。

        鮑捷

        講座6:知識圖譜的語義:從理論到實戰

        講者:鮑捷,文因互聯

        摘要:知識圖譜技術部分地源于過去二十年來發展起來的語義網技術,但是其語義部分在實踐中往往被忽略了,表現為實踐中的知識圖譜往往僅被作為數據來查詢,而沒有有效利用知識推理。深層次的原因,在于經典的圖譜語義的定義在現實工程中,存在成本高昂、難以處理現實臟數據等問題。本教程總結了在工程中運用語義的一些基本方法。分為三部分:1)先簡單回顧經典語義網的基于模型論的語義定義,包括RDFOWL的基礎語義;2)分析了經典語義在落地中遇到的種種困難;3)總結了一些語義落地的最佳實踐,如推理閉包、詞向量方法、用查詢替代推理、規則的可維護性、混合推理等。

        講者簡介:鮑捷博士,文因互聯CEO,聯合創始人。研究領域涉及人工智能多個方向,如自然語言處理、語義網、機器學習、描述邏輯、語義維基、上下文建模、語義信息論、規則語言、封閉世界推理、策略建模、語義數據集成、模塊化本體、協作本體構建、網絡隱私保護、神經網絡、數據挖掘和圖像識別等。在 International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI)International Semantic Web Conference (ISWC)Extended/European Semantic Web Conference (ESWC),  Asian Semantic Web Conference (ASWC) 等期刊和會議上發表 70 多篇論文。曾任 W3C OWL(Web本體語言)工作組成員,在此期間,合作撰寫了OWL2  W3C 規范文檔。先后參與組織 50 多場國際學術會議和學術研討會,并任中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會委員、W3C顧問委員會委員、中國計算機協會會刊編委,中文開放知識圖譜聯盟(OpenKG)發起人之一。

        地點和注冊方式

        現場注冊和報到地點:內蒙古自治區,呼和浩特市,內蒙古大學學術會議中心

        會議地點:內蒙古自治區,呼和浩特市,內蒙古大學學術會議中心8號會議室

        即日起至2018826日,注冊請登錄:

        http://tcci.ccf.org.cn/nlpcc/2018/index.php

        或掃描以下二維碼:

        57366

        NLPCC 2018官網二維碼 

        57367

        NLPCC 2018ADL 92注冊網站二維碼

         

        注冊、注冊費及繳費說明

        1.根據注冊先后順序錄取,報滿為止;

        2CCF會員在注冊網站中注冊時,需填寫CCF會員號,并在注冊網通過認證,否則將按非會員處理;

        3.在注冊網站中可以在線繳納注冊費,無法在線繳納注冊費的,可通過銀行轉賬繳納注冊費(具體見7);

        4.注冊費包括講課資料、視頻資料和3天會議期間午餐,其他食宿、交通自理;

        5.繳費后確因個人原因未參加者,扣除報名費30%(開具服務費發票);

        62018825日(含)前注冊并繳費:CCF會員和學生2500/人,非會員3000/人;2017826日(含)及現場注冊繳費:會員、學生、非會員均為4000/人。與NLPCC 2018同時注冊,享受優惠價格(具體見NLPCC 2018會議通知;

        7.注冊后可以通過銀行轉賬方式繳納注冊費,賬戶信息如下:

        開戶行:北京銀行北京大學支行

        戶名:中國計算機學會

        賬號:0109 0519 5001 2010 9702 028

        請務必注明:參會者姓名NLPCC2018




        时时彩qq计划群2018

        <output id="hwyes"><button id="hwyes"><address id="hwyes"></address></button></output>

            <output id="hwyes"><button id="hwyes"><address id="hwyes"></address></button></output>