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

本周为将门技术社群第157期线上分享。

北京工夫6月13日晚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

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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

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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

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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-

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