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報告主題：基于深度學習的機器閱讀理解

報告摘要：機器閱讀理解（Machine Reading Comprehension）是讓機器閱讀并理解給定的文本并且能夠回答與文本相關的問題，是目前自然語言處理領域最受關注的任務之一，也是認知智能中的典型任務。在本報告中，我們將聚焦基于深度學習的機器閱讀理解，涵蓋了目前主流的機器閱讀理解任務，包括：填空型閱讀理解、篇章抽取型閱讀理解、選擇型閱讀理解、對話型閱讀理解、開放域閱讀理解等。我們將對每個任務具有代表性的數據集和經典模型進行詳細介紹，并同步介紹相關中文機器閱讀理解的研究發展。在報告的最后，我們將剖析近期機器閱讀理解領域的研究熱點，并且對未來的發展方向進行展望。

邀請嘉賓：崔一鳴，科大訊飛AI研究院資深級研究員，研究主管，哈爾濱工業大學社會計算與信息檢索研究中心在讀博士研究生，于哈爾濱工業大學計算機科學與技術專業獲得工學碩士和學士學位。長期從事閱讀理解、問答系統、機器翻譯等自然語言處理相關領域的研究工作。曾獲國際口語機器翻譯評測（IWSLT 2012、IWSLT 2014），NIST機器翻譯評測（NIST OpenMT 15）多項冠軍。2017年至今帶領團隊多次獲得國際權威機器閱讀理解評測冠軍，其中包括SQuAD 1.1、SQuAD 2.0挑戰賽冠軍，國際語義評測SemEval 2018閱讀理解任務冠軍，對話型閱讀理解挑戰賽CoQA、QuAC冠軍等。同時，在自然語言處理頂級及重要國際會議（ACL/AAAI/IJCAI/COLING/NAACL）上發表多篇學術論文，并擔任ACL系列會議及AAAI等國際會議程序委員會委員，擔任JCSL、TKDD等國際ESI期刊審稿人等學術職務。