专题出品人: 王昊奋

中国计算机术语工委副主任 SIGKG知识图谱方向主席

专题:NLP

本专题下的议题

自然语言处理中的自注意力模型
邱锡鹏 复旦大学 复旦大学计算机学院教授
所属专题:NLP

课程概要

话题概述:
目前自注意力模型(比如Transformer)在自然语言处理领域取得了广泛的成功。本次分享主要介绍我们在自注意力模型方面的一些工作,主要涵盖两部分内容:1)Transformer及其改进模型:通过分析Transformer的基本原理和优缺点,提出一些改进模型Star-Transformer、Multi-Scale Transformer、BP-Transformer等。2)Transformer模型的应用:将Transformer模型应用在文本分类、实体名识别等自然语言任务上,并通过针对性的改进来进一步提高性能。

演讲题纲:
1.自然语言表示学习
自注意力模型
2.如何降低复杂度,提升效率?
Star-Transformer
Multi-Scale Self-Attention
Low-Rank and Locality Constrained Self-Attention
BP-Transformer
3.针对特定任务的模型改进
TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition
FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer
A Concise Model for Multi-Criteria Chinese Word Segmentation with Transformer Encoder

话题亮点:
对Transformer模型及其未来发展趋势进行展望。

听众收益

即将上线

文档智能处理关键技术与实践
高翔 达观数据 联合创始人
所属专题:NLP

课程概要

话题概述:
深度学习技术的发展和实践,极大推进扩展了机器学习技术的落地场景场景,让跨领域特征融合更加容易。作为国内智能文本处理的领军企业,达观数据在语义理解尤其是长文档内容理解进行了深入的探索,针对文档处理的难点和特殊点针对性的给出产品级解决方案,在多个行业和场景中落地文档智能处理技术。本次分享将介绍其中的关键技术及案例经验供大家借鉴。

演讲题纲:
1.自然语言处理及文档处理的基础概念及差异点
2.智能文档处理的关键技术详解
3.智能文档处理的落地案例分享
4.存在的问题及未来发展方向

话题亮点:
1.智能文档处理核心技术分享;2.实际落地场景经验介绍;3.算法及工程问题的选择

听众收益

1.了解智能文档处理的基础概念,扩展解自然语言处理等技术更大的使用场景
2.了解智能文档处理的关键技术,针对实际具体问题选择正确的技术方案
3.通过案例分享对已有项目或问题进行更好的价值判断和方案设计

知识计算行业落地实践与思考
怀宝兴 华为 华为云知识计算首席架构师,华为云语音语义创新Lab副主任
所属专题:NLP

课程概要

话题概述:
张院士指出第三代人工智能是知识驱动与数据驱动相结合,强调了知识的重要性,那么AI在赋能千行百业的过程,一个核心的关键点在于行业知识与AI的结合,如何更好的获取知识,并将这些行业知识参与到计算过程中,我们认为知识计算是感知智能走向认知智能的一个很关键的路径。华为云基于众多面向B端企业客户的落地实践,进行系统化的总结与思考。希望借助本次报告给各位听众分享我们的思路、关键技术、架构,以及实践过程中遇到的困难和挑战,为致力于将认知智能在行业落地,解决实际业务问题的专家学者们,提供一些思路,引发一些思考。

演讲题纲:
1、知识是什么
2、行业知识如何被计算
3、知识计算内涵与外延
4、行业落地实践介绍与思考
5、未来展望

话题亮点:
1、业界首个知识计算解决方案内核介绍
2、赋能千行百业的实践与思考

听众收益

1、行业知识,专家知识如何参与计算
2、知识图谱在行业落地的实践和思考,价值如何呈现
3、如何基于知识进行推理,辅助决策,与传统行业knowhow结合的关键点在哪里
4、提供认知智能行业落地的参考架构(待定)
5、怎样快速get知识全生命周期关键能力(知识获取、知识建模、知识管理、知识应用)

同济大学特聘研究员,博士生导师。2013年毕业自上海交通大学并获得计算机博士学位,师从于俞勇教授,研究方向为知识图谱及语义搜索,其博士论文《面向大规模 RDF 数据的语义搜索》荣获 2015 年度上海市优秀博士学位论文奖。
他负责参与10余项国家自然科学基金、863重大专项、科技部科技支撑、经信委和科委等AI相关项目,共发表100余篇知识图谱领域高水平论文,其中包括37余篇CCF A类和B类论文。第一作者论文17余篇。被引用次数达到2300余次,H-index达到23。还撰写了 2 本畅销专著《知识图谱方法、实践与应用》与《自然语言处理实践:聊天机器人技术原理与应用》。
全球最大中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。他还受邀在诸多国际与国内智能峰会上担任讲者,并在自然语言处理国内顶级会NLPCC多次担任知识图谱方向主席,全国知识图谱大会CCKS 2021担任程序委员会主席,长期作为ISWC, WWW, AAAI等人工智能国际顶级会议程序委员会委员。
长期在一线人工智能公司担任CTO之职,荣获徐汇区学科带头人人才计划。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”;所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次,并成功入选中国人工智能产业发展联盟最佳AI应用案例。在Billion Triple Challenge中获得全球第2名的好成绩;在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中获得全球第1名的好成绩;在百度知识图谱竞赛获得所有任务第一名的好成绩。
目前,他担任中国计算机术语工委副主任,SIGKG知识图谱方向主席,CTO CLUB成员;中国中文信息学会语言与知识计算专委会副秘书长、上海市计算机学会青年工作委员会副主任、上海交通大学AI校友会秘书长等社会职位。

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