跨视觉语言模态的语义建模和推理

案例来源:复旦大学
会议地点:上海
分享时间: 2021-11-27 09:00-10:00

魏忠钰  |

复旦大学 大数据学院 副教授

复旦大学大数据学院副教授,智能复杂体系实验室双聘研究员,博士生导师,复旦大学数据智能与社会计算实验室(Fudan DISC)负责人,香港中文大学博士,美国德州大学达拉斯分校博士后。现任中文信息学会情感计算专委会副秘书长,社交媒体处理专委会常务委员兼秘书,青年工作委员会执行委员。在自然语言处理、人工智能领域的国际会议、期刊如CL,ACL,SIGIR,EMNLP,ICML, ICLR, AAAI,IJCAI等发表学术论文70余篇。担任多个重要国际会议及期刊评审,是EMNLP 2020 多模态领域主席,EMNLP 2021 论辩挖掘与情感计算领域主席,IJCAI 2021年程序委员会高级委员(SPC)。曾获得2017年度上海市青年扬帆计划,2019年度中国中文信息学会社会媒体处理新锐奖,2020年度华为技术优秀成果奖,2021年上海市启明星计划等。

课程概要

话题概述:
跨视觉和语言模态的语义理解和生成是结合计算机视觉和自然语言处理的一个重要课题,有广阔的应用需求,包括图片检索,视力障碍人士的辅助工具以及低龄学童教育支持等。视觉和语言是我们感知外部环境的重要方式,某种程度上说,它们是同一个客观世界的两套表示方法,并且互有侧重。近年来,深度学习的发展为跨视觉和语言领域的研究提供了便利,也催生了很多跨模态任务。本次讲座将针对结合视觉和语言模态联合语义建模方法展开,重点介绍讲者课题组在视觉高层语义建模和跨模态训练中负样本选择的研究工作。

演讲题纲:
1. 跨模态的研究背景介绍
2. 跨模态的研究任务介绍
3. 基于场景构建的文本自动化生成方法
4. 面向训练效率提升的跨模态检索方法

话题亮点:
1. 学术界的前沿技术。
2. 整个场景的概述性知识介绍。

听众收益

1. 了解跨模态研究的背景。
2. 了解跨模态中自动化文本生成的任务和前沿方法。
3. 了解跨模态检索问题中负样本构建的重要性和基本方法。

魏忠钰  |

复旦大学 大数据学院 副教授

复旦大学大数据学院副教授,智能复杂体系实验室双聘研究员,博士生导师,复旦大学数据智能与社会计算实验室(Fudan DISC)负责人,香港中文大学博士,美国德州大学达拉斯分校博士后。现任中文信息学会情感计算专委会副秘书长,社交媒体处理专委会常务委员兼秘书,青年工作委员会执行委员。在自然语言处理、人工智能领域的国际会议、期刊如CL,ACL,SIGIR,EMNLP,ICML, ICLR, AAAI,IJCAI等发表学术论文70余篇。担任多个重要国际会议及期刊评审,是EMNLP 2020 多模态领域主席,EMNLP 2021 论辩挖掘与情感计算领域主席,IJCAI 2021年程序委员会高级委员(SPC)。曾获得2017年度上海市青年扬帆计划,2019年度中国中文信息学会社会媒体处理新锐奖,2020年度华为技术优秀成果奖,2021年上海市启明星计划等。

课程概要

话题概述:
跨视觉和语言模态的语义理解和生成是结合计算机视觉和自然语言处理的一个重要课题,有广阔的应用需求,包括图片检索,视力障碍人士的辅助工具以及低龄学童教育支持等。视觉和语言是我们感知外部环境的重要方式,某种程度上说,它们是同一个客观世界的两套表示方法,并且互有侧重。近年来,深度学习的发展为跨视觉和语言领域的研究提供了便利,也催生了很多跨模态任务。本次讲座将针对结合视觉和语言模态联合语义建模方法展开,重点介绍讲者课题组在视觉高层语义建模和跨模态训练中负样本选择的研究工作。

演讲题纲:
1. 跨模态的研究背景介绍
2. 跨模态的研究任务介绍
3. 基于场景构建的文本自动化生成方法
4. 面向训练效率提升的跨模态检索方法

话题亮点:
1. 学术界的前沿技术。
2. 整个场景的概述性知识介绍。

听众收益

1. 了解跨模态研究的背景。
2. 了解跨模态中自动化文本生成的任务和前沿方法。
3. 了解跨模态检索问题中负样本构建的重要性和基本方法。

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