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直播 | 蒙特利尔大学在读博士生沈驿康:自然言语模型和无监督语法分析

直播 | 蒙特利尔大学在读博士生沈驿康:自然言语模型和无监督语法分析-1.jpg

本周为将门技术社群第157线上分享。

北京工夫6月13日9点,在将门技术社群,我们很开心约请到蒙特利尔大学在读博士生沈驿康,他将与大家分享的主题是“自然言语模型和无监督语法分析”,届时将引见如何经过无监督语法分析义务来寻觅有效的归纳偏置,同时回顾近几年无监督语法分析范畴的相关工作。

活动信息



主题:自然言语模型和无监督语法分析

嘉宾:蒙特利尔大学 在读博士生 沈驿康

工夫:北京工夫6月13日(周四)21:00

地点:将门创投斗鱼直播间

分享提纲



对于自然言语的处理,目前的主流方法依赖于海量的无监督数据预训练和含有大量参数的模型。这类方法基于迁移学习和表征学习的框架,在很多义务上获得了非常好的效果。但是这类方法所需的大量训练数据也远远超过了人类掌握自然言语所需求的数据量,同时很多工作也对于这类模型的泛化和了解某些语法现象的才能表达了质疑。

本次分享的研讨希望经过整合自然言语模型(language modeling)和无监督语法分析(unsupervised parsing)两个义务来探求自然言语建模所需求的合理归纳偏置,从而提升模型了解言语内在结构的才能。同时回顾近几年无监督语法分析范畴的相关工作,并且将进一步讨论语法结构在自然言语处理义务中能够带来的提升。

嘉宾引见



直播 | 蒙特利尔大学在读博士生沈驿康:自然言语模型和无监督语法分析-2.jpg

沈驿康

蒙特利尔大学 在读博士

沈驿康是加拿大蒙特利尔大学PhD三年级先生,Mila实验室的成员,师从于Aaron Courville教授。他2016年毕业于北京航天航空大学,获得计算机迷信硕士学位;2013年于北航获得计算机迷信与技术专业工学学士。

他的次要研讨方向是自然言语处理和深度学习,包含自然言语模型,语法分析和深度学习。 他是首先将深度学习方法成功运用于无监督语法分析的研讨者之一,并于2018年提出一种全新的基于语法间隔(syntactic distance)的语法解析器。随后在ICLR 2019发表论文提出有序神经元(Ordered Neurons),并获得最佳论文奖

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-The End-

将门是一家以专注于发掘、加速及投资技术驱动型创业公司的新型创投机构,旗下涵盖将门创新服务、将门技术社群以及将门创投基金。将门成立于2015年底,创始团队由微软创投在中国的创始团队原班人马构建而成,曾为微软优选和深度孵化了126家创新的技术型创业公司。

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将门创投基金专注于投资经过技术创新激活商业场景,完成商业价值的初创企业,关注技术范畴包括机器智能、物联网、自然人机交互、企业计算。在三年的工夫里,将门创投基金曾经投资了包括量化派、码隆科技、禾赛科技、宽拓科技、杉数科技、迪英加科技等数十家具有高长大潜力的技术型创业公司。

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大神点评3

杨幂_202 2019-6-11 12:30:19 显示全部楼层
为保住菊花,这个一定得回复!
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rdgbcn 2019-6-12 14:24:10 显示全部楼层
看起来不错
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金阳笔记本维修 2019-6-13 15:36:25 来自手机 显示全部楼层
学习下
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