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報告主題： 表示學習--自然語言處理中的圖神經網絡（Graph Neural Networks in NLP）

報告摘要： 圖神經網絡可以通過節點間的信息傳遞有效地捕捉結構信息。自該概念提出以來，圖神經網絡技術已經在自然語言處理、數據挖掘等多個領域得到了廣泛的應用。此次報告講述了自然語言處理中的圖神經網絡，首先介紹了幾種自然語言處理中的圖形結構并提出了一些在自然語言處理中所遇到的圖形問題，然后介紹了圖形表示的三種主要模型以及使用圖形編碼解決問題：神經機器翻譯、文本生成、問題回答、信息提取、情緒、社會分類、語義分析、語義角色標記、單詞嵌入、句子表示。

邀請嘉賓： 張岳，博士，西湖大學長聘副教授。研究領域包括自然語言處理和計算金融。2003年于清華大學獲得計算機科學學士學位，2006年于英國牛津大學獲得計算機科學碩士學位，2009年于英國牛津大學獲得計算機科學博士學位，2010年-2012年在英國劍橋大學從事博士后研究，2012年-2018年在新加坡科技與設計大學擔任助理教授。目前已在國際、國內頂級學術會議上發表論文百余篇，曾獲得IALP 2017和COLING 2018最佳論文獎、NLPCC青年新銳獎，且他的研究成果持續被谷歌、阿里巴巴、美國教育考試服務中心（ETS）等頂尖企業應用于工業生產前線。擔任Transactions of ACL執行主編，ACM Transactions on Asian and Low Resource Language Information Processing副主編，IEEE Transactions on Big Data副主編，以及COLING 2014/18，NAACL 2015/19，EMNLP 2015/17/19，ACL 2017/18/19等國際學會會議的區域主席。

報告主題： 機器翻譯前沿綜述

報告摘要： 機器翻譯利用計算機將一種自然語言(源語言)轉換為另一種自然語言(目標語言)的過程。它是計算語言學的一個分支，是人工智能的終極目標之一，具有重要的科學研究價值。同時，機器翻譯又具有重要的實用價值。隨著經濟全球化及互聯網的飛速發展，機器翻譯技術在促進政治、經濟、文化交流等方面起到越來越重要的作用。

邀請嘉賓： 馮洋，博士，中國科學院計算技術研究所“新百星人才引進計劃”入選者，副研究員、博士生導師，主要研究方向為機器翻譯和人機對話。在中科院計算所獲得博士學位后，先后在謝菲爾德大學和USC/ISI開展研究工作。在ACL、EMNLP、COLING、NAACL等自然語言處理主流學術會議上發表論文40余篇，獲得ACL 2019最佳長文獎，為國內迄今唯一獲獎。多次在NIST、IWSLT、CWMT等國內外權威機器翻譯評測中獲得第一名。擔任COLING 2018領域主席，并擔任CCL 2018、2019學生研討會主席、CCMT 2019研討會主席。

報告主題： 信息抽取前沿動態

報告摘要： 信息抽取是從自然語言文本中抽取指定類型的實體、關系、事件等事實信息，并形成結構化數據輸出的文本處理技術。本次報告從特征多元化、語料構建（半）自動化、任務聯合學習等方面分析了當前信息提取的任務難點，并提出解決方案。

邀請嘉賓： 陳玉博，博士，中科院自動化所模式識別國家重點實驗室助理研究員，研究方向為信息抽取、知識圖譜和自然語言處理。在ACL、EMNLP、COLING、CIKM、WWW、AAAI等國際重要會議和期刊發表學術論文20余篇，曾獲得NLP-NABD 2016最佳論文獎、CCKS 2017最佳論文獎。主持或參與國家自然科學基金青年基金項目、國家自然科學基金重點項目以及多項企業合作科研項目的研發，合作企業包括：華為、螞蟻金服、騰訊、云知聲等，同時也開發了事件抽取、關系抽取、實體識別和消歧等多項工具和軟件。目前為中國中文信息學會青年工作委員會委員、中國中文信息學會語言與知識計算專委會委員。2018年獲得中國中文信息學會“錢偉長中文信息處理科學技術獎”一等獎。

報告題目：圖神經網絡在自然語言處理中的應用

報告摘要：自然語言處理中的很多結構，包括序列結構、樹狀結構、以及有環圖結構，可以歸納為普通的圖結構。對圖結構的神經網絡編碼，有助于自然語言處理任務中提取有用信息。近幾年來，圖神經網絡在自然語言處理中得到一系列研究。這個講座總結圖神經網絡的兩種基本模式，即卷積圖神經網絡和循環圖神經網絡，并且討論他們在自然語言處理中的應用。具體任務包括語義理解、信息抽取和問答等。

嘉賓介紹：張岳目前是西湖大學的副教授。他的研究興趣包括自然語言處理和計算金融。他一直致力于基礎句法分析，文本生成，自然語言生成，機器翻譯，信息抽取，情感分析和股票市場分析等工作。他獲得了IALP 2017和COLING 2018的最佳論文獎。張岳擔任Transactions of ACL編委，ACM TALLIP副主編和IEEE Transactions on Big Data副主編，以及COLING 2014/18，NAACL 2015/19，EMNLP 2015/17/19，ACL 2017/18/19的領域主席。張岳在NAACL2010，ACL 2014和EMNLP 2016/18做過講習班。

報告主題：開放語義解析

報告摘要：語義解析（Semantic Parsing）是將自然語言句子轉換為機器可識別的、可計算的語義表示的任務。語義解析是自然語言處理的核心任務之一，在智能問答、語音助手、智能機器人、代碼生成等任務上具有廣泛的應用。本報告將詳細介紹語義解析這項任務，首先介紹語義解析任務、數據集和工具，然后依次介紹基于文法的語義解析方法（CCG，DCS等）、基于語義圖構建的語義解析方法和新興的神經語義解析方法（Seq2Seq, Seq2Act, coarse-to-fine等），最后對語義解析的前沿方向和重要挑戰進行展望，包括上下文有關的語義解析（可用于對話），與周邊環境有交互的語義解析（如用于機器人執行指令）。

報告嘉賓：韓先培，博士，中國科學院軟件研究所中文信息處理實驗室/計算機科學國家重點實驗室研究員。主要研究方向為信息抽取、知識圖譜、語義解析以及智能問答系統。在ACL、SIGIR、AAAI、EMNLP等重要國際會議發表論文四十余篇。韓先培是中國中文信息學會理事，語言與知識計算專業委員會副主任，中國科學院青促會會員，入選中國科協青年人才托舉計劃，獲得中國中文信息學會漢王青年創新獎。 陳波，博士，中國科學院軟件研究所中文信息處理實驗室助理研究員，2018年獲得中國科學院大學博士學位，并獲得優秀畢業生。主要研究方向為語義解析(Semantic Parsing)和自然語言理解。在ACL、COLING、NAACL等自然語言處理國際頂級會議發表學術論文多篇。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。

報告主題：面向自然語言處理的深度學習基礎

報告摘要：深度學習是人工智能領域的前沿熱點，已在自然語言處理領域取得了令人矚目的成績，本篇報告從自然語言處理著手，以機器學習、網絡模型為基礎，并結合自然語言處理的實例，以及最新研究進展，全方面多層次地進行講解，為感興趣的學者、學生和工程師，提供了一個快速了解相關基礎知識、研究內容、發展趨勢的窗口。

嘉賓介紹：邱錫鵬，男，復旦大學計算機科學技術學院副教授，中國中文信息學會青年工作委員會委員，中國人工智能學會青年工作委員會常務委員，主要從事自然語言處理、深度學習等方向的研究，在 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等計算機學會 A/B 類期刊、會議上發表 50 余篇學術論文。開源自然語言處理工具 FudanNLP [GitHub] [Google Code] 項目開發者，FastNLP [GitHub] 項目負責人。 2015 年入選首屆中國科協人才托舉工程，2018 年獲中國中文信息學會 “錢偉長中文信息處理科學技術獎—漢王青年創新獎”