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題目： A Survey of Neural Networks and Formal Languages

摘要：

這篇報告調查了各種最先進的神經網絡結構和形式語言之間的關系，例如喬姆斯基語言層次結構。特別令人感興趣的是神經結構通過學習特定語言的樣本來表示、識別和生成單詞的能力。

題目： Semantic Graphs for Generating Deep Questions

摘要：

本文提出了深度問題生成(Deep Question Generation, DQG)問題，其目的是生成需要對輸入通道的多條信息進行推理的復雜問題。為了捕獲文檔的全局結構并便于推理，我們提出了一個新的框架，該框架首先為輸入文檔構造一個語義級圖，然后通過引入一個基于注意的GGNN (Att-GGNN)對語義圖進行編碼。然后，我們融合文檔級和圖形級的表示來執行內容選擇和問題解碼的聯合訓練。在HotpotQA以深度問題為中心的數據集上，我們的模型大大改善了需要對多個事實進行推理的問題的性能，從而實現了最先進的性能。

題目： Knowledge Graph Embeddings and Explainable AI

摘要： 知識圖譜嵌入是一種廣泛采用的知識表示方法，它將實體和關系嵌入到向量空間中。在這一章中，我們通過解釋知識圖譜嵌入是什么，如何生成它們以及如何對它們進行評估，向讀者介紹知識圖譜嵌入的概念。我們總結了這一領域的最新研究成果，對向量空間中表示知識的方法進行了介紹。在知識表示方面，我們考慮了可解釋性問題，并討論了通過知識圖譜嵌入來解釋預測的模型和方法。

大多數關于自動事實核查的現有工作都是基于元數據、社會網絡傳播、聲明中使用的語言，以及最近支持或否認聲明的證據，來預測聲明的準確性。這個謎題中仍然缺失的一個關鍵部分是，理解如何自動化這個過程中最復雜的部分——為聲明的裁決生成理由。本文首次研究了如何根據可用的聲明上下文自動生成這些解釋，以及如何將此任務與準確性預測聯合建模。我們的結果表明，同時優化這兩個目標，而不是分別訓練它們，可以提高事實核查系統的性能。手工評估的結果進一步表明，在多任務模型中生成的解釋的信息量、覆蓋率和整體質量也得到了提高。

題目： Conditional Rap Lyrics Generation with Denoising Autoencoders

簡介： 我們開發了一種方法，該方法可以自動給定以另一種形式（例如新聞摘要）的輸入文本形式。 我們的方法是訓練基于Transformer的降噪自動編碼器，以從內容詞中重建說唱歌詞。 我們研究了三種自動去除內容詞的方法，這些方法傳達了歌詞的基本含義。 而且，我們提出了一種基于BERT的意韻增強措辭方案，并表明該方法將歌詞的平均韻律密度提高了10％。 在三個不同的輸入域（現有的說唱歌詞，新聞和電影情節摘要）上的實驗結果表明，我們的方法能夠生成連貫且技術熟練的說唱經文，以保留所輸入內容的單詞。 人工評估表明，與強大的信息檢索基準相比，我們的方法在內容保存和樣式傳遞之間取得了很好的表現。

題目： Background Knowledge Injection forInterpretable Sequence Classification

摘要： 序列分類是一項有監督的學習任務，它建立模型來預測未知符號序列的類標簽。盡管準確性是最重要的，但在某些情況下，可解釋性是必須的。不幸的是，我們回溯了人類獨立的可解釋性度量，這樣的權衡通常很難實現。我們介紹了一種新的序列學習算法，它結合了（i）線性分類器，已知線性分類器在預測能力和可解釋性之間取得了很好的平衡，以及（ii）背景知識嵌入。我們將經典的子序列特征空間擴展為由嵌入字或圖的背景知識生成的符號組，并利用這個新的特征空間學習線性分類器。提出了一種新的基于符號嵌入的符號特征集可解釋性評價方法。從可穿戴設備和氨基酸序列分類中識別人類活動的實驗表明，我們的分類方法保留了預測能力，同時提供了更多的可解釋模型。

作者簡介： Severin Gsponer，都柏林大學學院數據分析洞察中心博士生。

Luca Costabello，都柏林大學學院埃森哲實驗室，研究科學家。等

論文題目： Learning Conceptual-Contextual Embeddings for Medical Text

論文摘要：

對于自然語言理解任務來說，外部知識通常是有用的。本文介紹了一個上下文文本表示模型，稱為概念上下文(CC)嵌入，它將結構化的知識合并到文本表示中。與實體嵌入方法不同，文中提到的方法將知識圖編碼到上下文模型中。就像預先訓練好的語言模型一樣，CC嵌入可以很容易地在廣泛的任務中重用。模型利用語義泛化，有效地編碼了龐大的UMLS數據庫。電子實驗健康記錄(EHRs)和醫療文本處理基準表明，而使得模型大大提高了監督醫療NLP任務的性能。

報告主題：Generating Music with GANs: An Overview and Case Studies

報告摘要：本教程旨在概述生成對抗網絡（GAN）及其在生成音樂中的使用。教程的格式將包括講座，示例系統的演示和帶有說明性音樂示例的技術成果。

• 我們將從討論音樂生成的范圍開始，并介紹可以廣泛地視為音樂生成的各種任務。對于每個任務，我們將討論其挑戰，常用方法以及文獻中提出的一些著名系統。
• 在第二部分中，我們將解釋GAN的機器學習基礎。我們還將介紹GAN在其他領域的一些有趣應用，以展示其潛力。
• 下一節將包含四個不同任務的案例研究-符號旋律生成，符號排列生成，符號音樂風格轉換和音樂音頻生成。在每一部分中，我們將首先概述該任務，然后介紹一些文獻中提出的模型作為示例。
• 我們將通過討論基于GAN的模型的當前局限性并提出一些可能的未來研究方向來結束本教程。除了講座之外，我們還將使用Google Colab進行一些演示項目。這些演示項目旨在為參與者提供動手經驗和對GAN培訓的更深刻理解。我們還將涵蓋諸如數據表示，處理，I/O，可視化和評估之類的主題。

本教程面向對音樂生成研究感興趣或正在從事音樂生成研究的學生和新手，以及希望了解如何將GANs應用于音樂生成的機器學習專家。

邀請嘉賓： Hao-Wen Dong，目前是雅馬哈公司研發部的研究實習生。 他將開始攻讀加州大學圣地亞哥分校的電氣和計算機工程專業。 在此之前，他是中國科學院音樂與AI實驗室 Yang博士的研究助理。 他的研究興趣在于機器學習和音樂的交集。

Yi-Hsuan Yang，中國科學院的副研究員，領導著一個名為音樂與AI的研究實驗室。國立成功大學的聯席副教授。研究興趣包括音樂信息檢索，情感計算和機器學習。 Yang博士曾獲得2011年IEEE信號處理協會青年作者最佳論文獎，2012年ACM多媒體挑戰賽一等獎和IEEE多媒體通信技術委員會2015年最佳會議論文獎。 2014年，擔任國際音樂信息檢索學會（ISMIR）的技術計劃主席。在ISMIR 2012中提供了有關“音樂情感識別：最新技術和經驗教訓”的教程。并在2016/2019年擔任IEEE情感計算交易和IEEE多媒體交易的副編輯。

題目： GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks

簡介： 圖神經網絡（GNN）通過沿輸入圖的邊緣遞歸傳遞神經消息，將節點特征信息與圖結構結合在一起。但是同時包含圖結構和特征信息會導致模型復雜，并且解釋GNN所做的預測仍未解決。在這里，我們提出GNNExplainer，這是第一種通用的，與模型無關的方法，可為任何基于GNN的模型的預測提供可解釋性。給定一個實例，GNNExplainer會確定緊湊的子圖結構和節點特征的一小部分，這些特征對GNN的預測至關重要。此外，GNNExplainer可以為整個實例類生成一致而簡潔的解釋。我們將GNNExplainer公式化為優化任務，該優化任務可最大化GNN的預測與可能的子圖結構的分布之間的相互信息。在合成圖和真實世界圖上進行的實驗表明，我們的方法可以識別重要的圖結構以及節點特征，并且比基準性能高出17.1％。 GNNExplainer提供了各種好處，從可視化語義相關結構的能力到可解釋性，再到洞悉有缺陷的GNN的錯誤。

作者簡介： 領域的大牛Jure Leskovec，是斯坦福大學計算機學院的副教授，也是圖表示學習方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。研究重點是對大型社會和信息網絡進行挖掘和建模，它們的演化，信息的傳播以及對它們的影響。 調查的問題是由大規模數據，網絡和在線媒體引起的。 Jure Leskovec主頁

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