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隨著互聯網的興起，每天都有不同形式的大量的文本數據產生：新聞、研究文獻、 博客、論壇文字以及社交媒體評論等。很多重要有用的信息隱藏在其中，如何從這些自 由文本中自動抽取所需要的信息是一個關鍵并且重要的一步。信息抽取任務就是為此目 標而誕生。本文主要研究信息抽取子任務之一的實體關系抽取任務。該任務旨在識別文 本中出現的實體，并判斷出實體之間存在的關系。

傳統的有監督實體關系抽取通常采用基于流水線的方法，即實體模型和關系模型 分開訓練。在測試階段，先用實體模型識別出實體，然后關系模型找出這些實體之間的 關系。這種流水線的方法存在著錯誤傳播的缺點，前一個任務的錯誤會累積到后一個任 務。為了緩解這一問題，研究人員提出了聯合模型。聯合模型將兩個子模型統一建模， 可以進一步利用兩個任務之間的潛在信息，以緩解錯誤傳播的缺點。聯合模型的難點是 如何加強實體模型和關系模型之間的交互，比如實體模型和關系模型的輸出之間存在著 一定的約束，在建模的時候考慮到此類約束將有助于聯合模型的性能。

另一方面，為了解決實體關系抽取數據集難以獲得的問題，遠程監督的方法也被提 出來。其主要思想是利用知識庫和大規模文本數據對齊，自動構建大規模的訓練集。然 而，遠程監督方法的缺點是自動構建的訓練集中存在著很多的噪音數據，這些噪音數據 的存在對遠程監督實體關系抽取有著很大的負面影響。此外，在有些應用場景中可能沒 有現成的知識庫可以用來進行遠程監督，如何解決類似的數據噪音和數據缺失問題也是 一大挑戰。

根據實體關系抽取方法的研究現狀，本文從數據和聯合模型兩個角度探索了幾種實 體關系抽取聯合模型，并且探究了所提出模型的優勢和不足。具體來說，本文的主要貢 獻有

• 1. 為了緩解遠程監督中的噪音樣本問題，本文提出利用少量高質量異構的人工標注 數據集幫助遠程監督實體關系抽取任務。本文設計了一個基于多任務學習的融合 框架，并且在融合過程中考慮到子模型之間的一致性約束，從而實現知識的遷移。本文提出的系統在標準遠程監督數據集能夠顯著的提高聯合抽取的性能（數據角 度）。
• 2. 為了解決某些領域沒有現成知識庫無法進行遠程監督的問題，本文提出利用語言 學規則進行遠程監督。首先應用領域無關的語言學規則自動構建訓練集，然后使用 分類器在得到的訓練集上進行訓練，最后利用分類器進一步抽取語言學規則無法 覆蓋的新的實體關系。本文提出的算法很快并且適用于大規模數據。在 Amazon 在 i 線評論數據集上的實驗表明了本文提出的算法明顯優于多個基準模型（數據角度）。
• 3. 為了加強實體模型和關系模型之間的交互，本文提出基于風險最小化訓練方法的 聯合實體關系抽取模型，通過優化全局的損失函數以達到加強實體模型和關系模 型之間聯系的目的。在 ACE05 數據集上的實驗證明了提出模型的有效性（聯合模 型角度）。
• 4. 為了同時考慮到實體類型和關系類型的信息，本文提出一個基于圖卷積網絡的聯 合模型用于實體關系抽取。我們構造了實體-關系二分圖，并在圖上運行圖卷積網 絡，從而捕獲多個實體和多個關系之間的信息。在 ACE05 數據集上的實驗證明了 提出模型的有效性（聯合模型角度）。

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本文從 Shannon 信息論及其擴展形式的角度, 探討未來 6G 移動通信系統性能提升的潛能. 首 先, 對經典 Shannon 信道容量及傳輸性能折中理論框架進行了概括, 并探討了其在當代移動通信系統 中應用的局限性. 其次, 對 Shannon 信息論的多輸入多輸出 (MIMO) 擴展形式進行了論述, 指出了其 在當代移動通信系統發展中所扮演的基礎性作用; 鑒于 Shannon 信息論及其 MIMO 擴展形式均為非 構造性的, 文中還分別討論了信道容量構造性逼近的兩種重要途徑 — 信道極化和特征模式無線傳輸. 然后, 圍繞更高的頻譜效率與功率效率、更高的可靠性與更低的時延、更高的頻段等 6G 技術發展需 求, 從基礎理論的角度探討其性能進一步提升的潛能, 主要結論包括: 通過引入更多的天線、無蜂窩網 絡構架創新, 以及分塊長度 – 差錯概率 – 傳輸速率 – 最小天線數等關鍵參數的有效平衡等途徑, 未來 6G 技術仍然具有較大的提升潛能, 但需要在系統性能與部署成本之間進行折中, 并有針對性地有效獲 取高頻段 MIMO 信道容量. 最后本文對涉及未來發展的若干基礎性問題進行了總結.

//scis.scichina.com/cn/2020/SSI-2020-0086.pdf

深度強化學習解決很多復雜問題的能力已經有目共睹，然而，如何提升其學習效率是目前面臨的主要問題之一。現有的很多方法已驗證遷移學習可利用相關任務中獲得的先驗知識來加快強化學習任務的學習效率。然而，這些方法需要明確計算任務之間的相似度，或者只能選擇一個適合的源策略，并利用它提供針對目標任務的指導性探索。目前仍缺少如何不顯式的計算策略間相似性，自適應的利用源策略中的先驗知識的方法。本文提出了一種通用的策略遷移框架（PTF），利用上述思想實現高效的強化學習。PTF通過將多策略遷移過程建模為選項（option）學習，option判斷何時和哪種源策略最適合重用，何時終止該策略的重用。如圖1所示，PTF分為兩個子模塊，智能體（agent）模塊和option模塊。Agent模塊負責與環境交互，并根據環境的經驗和option的指導進行策略更新。

題目： A Loss-Function for Causal Machine-Learning

摘要：

因果機器學習是關于預測處理的凈效果(真實提升)。根據治療組和對照組的數據，它類似于一個標準的監督學習問題。不幸的是，由于數據中缺少點對點的真值，所以沒有類似定義良好的丟失函數。由于這種損失函數的缺失，許多現代機器學習的進步并不是直接適用的。我們提出了一種定義損失函數的新方法，它等于標準回歸問題中的均方誤差。我們的損失函數是普遍適用的，因此提供了一個通用的標準來評估任何模型/策略的質量，預測真實上升。我們證明，盡管它的定義很新穎，人們仍然可以直接對這個損失函數進行梯度下降來找到最合適的。這導致了一種新的方法來訓練任何基于參數的模型，例如深度神經網絡，來解決因果機器學習問題，而不需要通過元學習者策略。