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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： 語言與視覺多模態智能的進展

報告摘要： 基于近年來深度學習技術對語音，語言，視覺等子領域的推動，在語言和視覺跨模態交叉學科領域我們也取得了很多激動人心的進展，包括跨語言與圖像的理解、推理和生成。具體而言，語言與視覺多模態智能的研究可分為多個層次，包括從底層的多模態表征學習，到上層的語言和視覺表征的融合與對應，再到更上層的應用比如圖像描述、視覺問答、文字到圖像合成等。同時各個層次的模型并不是萬卻獨立，而往往是通過端到端的訓練聯合優化的。在報告中我將結合經典的語言與視覺多模態應用介紹跨語言和視覺的語義表示建模及跨模態信息融合。同時，我還將探討多模態智能中的可解釋性和可控性問題。最后，對多模態智能未來的突破進行了展望。

邀請嘉賓： 何曉冬博士是京東人工智能研究院常務副院長，深度學習及語音和語言實驗室的負責人。他還在華盛頓大學(西雅圖)、香港中文大學(深圳)、同濟大學、及中央美術學院任兼職教授和榮譽教授。在加入京東集團之前，他曾擔任微軟雷德蒙德研究院深度學習技術中心的首席研究員和負責人。他的研究主要集中在人工智能領域，包括深度學習，自然語言處理，語音識別，計算機視覺，信息檢索和多模態智能。他與合作者在這些領域發表了100多篇論文，谷歌學術統計引用數超過13000次，并多次獲得優秀論文獎及贏得重要的人工智能方面大賽。他與合作者發明的深層結構化語義模型（DSSM/C-DSSM），分層注意力網絡（HAN），CaptionBot，SAN，AttnGAN，BUTD Attention等廣泛應用于語言，視覺，IR和人機對話等任務。基于其在自然語言和視覺技術及多模態信息處理方面的貢獻，他于2018年入選IEEE Fellow。

報告主題：預訓練語言模型的研究與應用

報告摘要：預訓練語言模型對自然語言處理領域產生了非常大的影響，華為諾亞方舟實驗首席科學家劉群分享了華為諾亞方舟實驗室在預訓練語言模型研究與應用。他從以下四個方面介紹了他們的工作：一是中文預訓練語言模型——哪吒；二是實體增強預訓練語言模型——ERINE;三是預訓練語言模型——樂府；四是TinyBERT：高效的BERT壓縮模型。最后，劉群對預訓練語言模型研究與應用做了展望。下一步他們希望研究更好、更強大的預訓練語言模型，融入更多的知識，同時跟語音和圖像也能夠有所結合；此外，也希望將這些預訓練模型能應用到更多領域。

邀請嘉賓：劉群，男，華為諾亞方舟實驗室，任語音語義首席科學家，主導語音和自然語言處理領域的前沿研究和技術創新。 1989 年畢業于中國科學技術大學計算機系，1992 年于中國科學院計算技術研究所獲得碩士學位。劉群博士是自然語言處理和機器翻譯領域的國際著名專家，他的研究方向包括多語言信息處理、機器翻譯模型、方法與評價等。

報告主題：面向社會媒體的多模態情感分析與表達

報告摘要：社會媒體已進入多元化的時代，多元化的用戶需求驅動著社會媒體的表示形式呈現多模態的特點，因此如何借助多模態媒體資源，提升用戶情感體驗非常重要，因此本報告會結合搜狗分身中多模態交互技術的研發經驗，探討如何針對海量的異構數據進行情感的分析，如何借助多模態生成的技術提供高表現力的情感表達。

嘉賓簡介：陳偉，搜狗語音交互技術中心高級總監，首席科學家，負責搜狗語音(識別、合成、聲紋等)、圖像(手寫、唇語識別等)、機器翻譯等多個技術方向，并主要負責搜狗知音OS、機器同傳、語音聽寫、旅行翻譯寶、錄音翻譯筆等多項軟硬件產品的技術研發工作，致力于通過技術和產品的創新提升人工智能技術的實際落地能力，為用戶提供優質的使用體驗。