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報告簡介： 自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。如何用好自然語言處理，讓機器明白文字，讀懂文字，自言語言處理已經應用在不同的領域，如推薦系統、醫療問答、機器翻譯等。

嘉賓介紹： 劉知遠，清華大學計算機系副教授、博士生導師。主要研究方向為表示學習、知識圖譜和社會計算。2011年獲得清華大學博士學位，已在ACL、IJCAI、AAAI等人工智能領域的著名國際期刊和會議發表相關論文60余篇，Google Scholar統計引用超過2700次。承擔多項國家自然科學基金。曾獲清華大學優秀博士學位論文、中國人工智能學會優秀博士學位論文、清華大學優秀博士后、中文信息學會青年創新獎，入選中國科學青年人才托舉工程、CCF-Intel青年學者提升計劃。擔任中文信息學會青年工作委員會執委、副主任，中文信息學會社會媒體處理專委會委員、秘書，SCI期刊Frontiers of Computer Science青年編委，ACL、COLING、IJCNLP領域主席。

報告主題： 信息檢索

報告摘要： 信息檢索是用戶進行信息查詢和獲取的主要方式，是查找信息的方法和手段。信息按一定的方式進行加工、整理、組織并存儲起來，再根據信息用戶特定的需要將相關信息準確的查找出來的過程。又稱信息的存儲于檢索。

邀請嘉賓： 任昭春，博士，山東大學教授，博士生導師。2016年10月在荷蘭阿姆斯特丹大學取得博士學位；2016年至2017年在倫敦大學學院工作，2017年至2019年在京東數據科學實驗室擔任算法科學家。任昭春主要從事信息檢索和自然語言處理方面的研究，特別關注于社交媒體內容分析，搜索多樣性，問答和對話系統，以及可解釋性推薦系統等研究問題，目前已在計算機領域各個國際頂級會議和期刊上共發表60余篇論文，獲得信息檢索領域國際頂級會議WSDM2018最佳學生論文獎和CIKM2017最佳長論文提名獎；應邀擔任信息檢索領域和自然語言處理領域多項頂級會議程序委員會委員和頂級期刊審稿人。同時任昭春在信息檢索領域一直擔任多項會議和期刊的組織服務工作。

報告主題： 多模態--基于視覺的跨模態文本生成

報告摘要： 此次報告主要講述了多模態中基于視覺的跨模態文本生成，首先介紹了語言-視覺的跨模態任務，并提出了視覺的語義表示、視覺-語言的跨模態對齊等研究問題及其相關解決方案，然后介紹了幾種基于視覺的文本生成方法以及基于視覺的文本生成的其他關注點，最后提出了對未來的一些看法。

邀請嘉賓： 魏忠鈺，博士，復旦大學副教授。主要研究領域為自然語言處理，機器學習和社會媒體處理，專注于自動化文本生成、論辯挖掘和交叉學科應用研究。于哈爾濱工業大學獲得學士和碩士學位，于香港中文大學獲得博士學位，2015-2016年于美國德州大學達拉斯分校從事博士后工作，現任中文信息學會社交媒體處理專委會常務委員兼秘書，中國中文信息學會青年工作委員會委員。在自然語言處理、人工智能領域的國際會議、期刊如CL，ACL，SIGIR，EMNLP，AAAI，IJCAI, Bioinformatics等發表學術論文40余篇。擔任多個重要國際會議及期刊評審。獲得2017年度上海市青年揚帆計劃，2019年度全國社會媒體處理大會新銳獎。

報告主題： Frontiers in Network Embedding and GCN

報告摘要： 如今，越來越多的網絡廣泛地用于應用程序中。 眾所周知，網絡數據既復雜又具有挑戰性。 為了有效地處理圖形數據，第一個關鍵挑戰是網絡數據表示，即如何正確表示網絡，以便可以在時間和空間上高效執行高級分析任務，例如模式發現，分析和預測。 在本次演講中，我將介紹網絡嵌入和GCN的最新趨勢和成就，包括解散的GCN，反攻擊GCN以及用于網絡嵌入的自動機器學習。

邀請嘉賓： 崔鵬 清華大學計算機系長聘副教授，博士生導師。研究興趣聚焦于大規模網絡表征學習以及大數據驅動的因果推理和穩定預測。近5年在數據挖掘及人工智能領域頂級會議發表論文100余篇，先后5次獲得頂級國際會議或期刊論文獎，并先后兩次入選 數據挖掘領域頂級國際會議KDD最佳論文專刊。擔任IEEE TKDE、ACM TOMM、ACM TIST、IEEE TBD等國際期刊編委。曾獲得國家自然科學二等獎、教育部自然科學一等獎、電子學會自然科學一等獎、CCF-IEEE CS青年科學家獎、ACM中國新星獎。入選中組部萬人計劃青年拔 尖人才，并當選中國科協全國委員會委員。

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。

論壇嘉賓：楊成 北京郵電大學 助理教授

報告主題：圖神經網絡在自然語言處理領域的前沿應用

報告摘要：很多真實世界的應用場景需要處理包含著元素間豐富關系信息的圖形式的數據。在例如物理系統建模、化學分子功能預測等領域中，數據都擁有顯式的圖結構；而在另一些例如文本的非結構數據中，如何從數據中抽取推理并利用如句法樹等結構信息，也是相關領域中重要的研究方向。圖神經網絡可以通過節點間的信息傳遞（message passing）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。本報告將重點介紹圖神經網絡技術在自然語言處理領域的前沿應用。

嘉賓簡介：楊成，博士，北京郵電大學計算機學院助理教授，2019年7月畢業于清華大學計算機科學與技術系，從事自然語言處理與社會計算相關方向的研究，博士期間在國內外頂級期刊會議上發表多篇論文，Google Scholar累計獲得引用近500次，并擔任國內外頂級會議包括ACL、EMNLP、SMP等在內的程序委員會成員和期刊的審稿人。