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Title：基于深度學習的自然語言語義解析

Abstract：自然語言語義解析是實現自然語言理解的關鍵技術之一，能廣泛應用于智能問答、語音助手、智能機器人等人工智能服務。本報告將簡要介紹語義解析領域目前主流的基于深度學習的方法、基于大規模預訓練的方法，以及熱門的語義解析任務（如表格解析）。

Bio：陳波，博士，現任中國科學院軟件研究所副研究員，2018年獲得中國科學院大學工學博士學位，并榮獲優秀畢業生，2020年獲評中科院軟件所優秀青年科技人才計劃。研究方向為語義解析和自然語言處理。迄今在包括ACL、AAAI、IJCAI、CIKM、COLING、NAACL等在內的國際頂級會議發表學術論文多篇。主持一項國家青年科學基金項目，參與多項國家自然科學基金重點課題以及企業合作科研項目的研發。

在2017年谷歌設計了Transformer，并在NLP社區顯示出了效果之后，有大量的工作專注于將其應用到計算機視覺社區。本文首先簡要介紹了計算機視覺中的Transformer。然后，介紹了Transformer模型在低/高級視覺任務、模型壓縮和主干設計方面的一些代表性工作。

曹越，現任微軟亞洲研究院視覺計算組主管研究員，分別于2014年和2019年在清華大學軟件學院獲得本科和博士學位，曾于2017年獲微軟學者獎學金、2018年獲清華大學特等獎學金。至今在CVPR、ICCV、ICLR、ICML、NeurIPS等國際會議和期刊中發表論文20余篇，其中有三篇入圍PaperDigest Most Influential Papers榜單，谷歌引用五千余次。目前主要的研究興趣是自監督學習、多模態學習以及自注意力建模。

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知識圖譜推理是一個基礎問題，在電子商務推薦、生物醫學知識圖譜藥品再利用等領域有著重要的應用。在本教程中，我將全面介紹知識圖譜推理的最新進展，包括:(1)知識圖譜嵌入的方法(如TransE、TransR和RotatE);(2)傳統的歸納邏輯規劃方法和最新的神經邏輯規劃方法;(3)結合神經和符號邏輯方法進行知識圖譜推理的最新進展。

地址： //hub.baai.ac.cn/view/3865

** 簡介：**

推薦方法構造了預測模型，以估計用戶與項目交互的可能性。先前的模型在很大程度上遵循一般的監督學習范式-將每個交互視為一個單獨的數據實例，并基于“信息孤島”進行預測。但是，此類方法忽略了數據實例之間的關系，這可能導致性能欠佳，尤其是對于稀疏場景。此外，建立在單獨數據實例上的模型幾乎無法顯示出推薦背后的原因，從而使過程難以理解。

在本教程中，我們將從圖學習的角度重新審視推薦問題。可以將用于推薦的通用數據源組織成圖形，例如用戶-項目交互（二分圖），社交網絡，項目知識圖（異構圖）等。這種基于圖的組織將孤立的數據實例連接起來，從而為利用高階連通性帶來了好處，這些高階連通性對有意義的模式進行了編碼，以進行協作過濾，基于內容的過濾，社會影響力建模和知識感知推理。結合圖神經網絡（GNN）的最新成功，基于圖的模型已展現出成為下一代推薦系統技術的潛力。本教程對基于圖的學??習方法進行了回顧，以提出建議，特別關注GNN的最新發展和知識圖譜增強的建議。通過在本教程中介紹這個新興而有前途的領域，我們希望觀眾可以對空間有深入的了解和準確的見解，激發更多的想法和討論，并促進技術的發展。

目錄：

作者簡介：

王翔是新加坡國立大學（NUS）計算機學院的研究員。 他獲得了博士學位。 他于2019年獲得國大計算機科學博士學位。他的研究興趣包括推薦系統，信息檢索和數據挖掘。 在SIGIR，KDD，WWW和AAAI等頂級會議上，他擁有20多種出版物，包括TOIS和TKDE等期刊。 他曾擔任CCIS 2019的本地主席，包括SIGIR，CIKM和MM在內的頂級會議的PC成員以及TKDE和TOIS等著名期刊的定期審稿人。

報告主題： Explanation In AI： From Machine Learning To Knowledge Representation And Reasoning And Beyond

嘉賓介紹： Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利爾泰勒斯人工智能技術研究中心的首席人工智能科學家。他也是法國索菲亞安提波利斯溫姆斯的INRIA研究所的研究員。在加入泰雷茲新成立的人工智能研發實驗室之前，他曾于2016年至2018年在埃森哲愛爾蘭實驗室擔任人工智能研發主管。在加入埃森哲之前，他是一名研究科學家，2011年至2016年在IBM research擔任大規模推理系統的首席研究員，2008年至2011年在曼徹斯特大學(University of Manchester)擔任研究員，2005年至2008年在Orange Labs擔任研究工程師。