第四波！ACL 2020 清華大學(xué) THUNLP 系列解讀

清華大學(xué)自然語言處理實驗室（THUNLP）由孫茂松教授領(lǐng)導(dǎo)，主要從事中文信息處理、社會計算和知識圖譜研究，實驗室 “二劉老師”（劉洋、劉知遠）是我國NLP領(lǐng)域的青年代表，劉洋教授在機器翻譯領(lǐng)域造詣頗深，劉知遠副教授則聚焦語言理解與知識計算。ACL 2020 上，THUNLP實驗室有什么新的研究進展？

2020年4月3日，NLP 頂會 ACL 2020 公布錄用論文之后，AI科技評論相繼與哈工大、復(fù)旦大學(xué)聯(lián)合舉辦兩期「系列解讀」直播活動，受到廣大師生的好評。

第一期：ACL 2020 - 哈工大 SCIR 系列解讀

第二期：ACL 2020 - 復(fù)旦大學(xué)系列解讀

昨天我們推出「ACL 2020 - 清華CoAI 系列解讀」直播活動，將在5月 6-10日進行為期 5 天的直播活動，全方位介紹清華交互式人工智能課題組在 ACL 2020 上相關(guān)的全部工作。

然而「實驗室系列解讀」活動遠不至此。AI 科技評論更進一步聯(lián)合清華大學(xué)計算機系THUNLP團隊，將推出第四期實驗室系列解讀直播活動 ——「ACL 2020 清華大學(xué) THUNLP 系列解讀」。我們將在5月13日-18日，連續(xù)6天進行 6 場直播，全面覆蓋清華大學(xué) THUNLP 課題組在 ACL 上相關(guān)的全部工作。

THUNLP 團隊在本屆 ACL 會議上共有 7 篇文章入選，內(nèi)容覆蓋 NLP 研究的多個方面。（詳細(xì)內(nèi)容可參見下面）

系列解讀活動簡介如下，歡迎屆時關(guān)注。

主題一：基于義原知識和粒子群算法的文本對抗攻擊

時間：2020年5月13日（周三）晚20:00整

論文：Word-level Textual Adversarial Attacking as Combinatorial Optimization

主講人：臧原

摘要：對抗攻擊是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注的話題。相比于圖片、語音等領(lǐng)域，文本對抗攻擊面臨著搜索難優(yōu)化、擾動易感知等挑戰(zhàn)。在本次分享中，講者將文本對抗攻擊形式化為離散組合優(yōu)化問題，并引入了一種基于義原知識和粒子群算法的文本對抗攻擊方法，以提高文本對抗攻擊的效率。

主題二：如何使用NLP技術(shù)幫助法律智能：關(guān)于法律智能的綜述

時間：2020年5月14日（周四）晚20:00整

論文：How Does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial Intelligence

主講人：鐘皓曦

摘要：法律智能是一個新興的話題，近幾年來吸引了多數(shù)AI和法律工作者的目光。為了能夠使得這個方向更好地發(fā)展，我們總結(jié)了近幾年來的法律智能工作，并對未來可能的方向進行了展望。

主題三：開放文本環(huán)境下的持續(xù)關(guān)系學(xué)習(xí)

時間：2020年5月15日（周五）晚20:00整

論文：Continual Relation Learning via Episodic Memory Activation and Reconsolidation

主講人：韓旭

摘要：關(guān)系抽取是從文本中獲取結(jié)構(gòu)化知識的重要手段。不同于傳統(tǒng)工作關(guān)注于限定域上的關(guān)系，我們面向關(guān)系類型日益增長的開放域，對新關(guān)系的發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)擴展、持續(xù)學(xué)習(xí)進行了探索，形成了一套完整的開放文本環(huán)境下的關(guān)系學(xué)習(xí)體系。

主題四：神經(jīng)機器翻譯信心校準(zhǔn)研究

時間：2020年5月16日（周六）晚20:00整

論文：On the Inference Calibration of Neural Machine Translation

主講人：王碩

摘要：在諸如醫(yī)療、金融等對可靠性要求很高的場景中，我們不僅要求模型可以達到較高的預(yù)測準(zhǔn)確率，而且希望模型可以做到“知之為知之，不知為不知”，能夠準(zhǔn)確反饋對預(yù)測結(jié)果的信心。本次分享將介紹機器翻譯領(lǐng)域信心校準(zhǔn)研究的最新進展。

主題五： 基于細(xì)粒度推理的事實驗證

時間：2020年5月17日（周日）晚20:00整

論文：Fine-grained Fact Verification with Kernel Graph Attention Network

主講人：劉正皓

摘要： 隨著互聯(lián)網(wǎng)中的文本大量涌現(xiàn)，不實信息也越來越多，因此，需要一個自動化的事實驗證工具來幫助我們鑒別虛假信息。事實驗證任務(wù)要求能夠從大規(guī)模的文本知識庫中抽取相關(guān)的證據(jù)（Evidence）并根據(jù)這些證據(jù)對給定的聲明（Claim）給出事實性的判斷。本次報告，主要介紹如何利用細(xì)粒度的文本推理來進行事實驗證。

 

主題六： 融合常識知識的對話生成

時間：2020年5月18日（周一）晚20:00整

論文：Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs

主講人：張厚予

摘要： 如何使開放域?qū)υ挋C器人生成包含知識的回答一直是對話生成領(lǐng)域的困難問題，也是很多學(xué)者一直在致力于解決的問題。本次分享，講者將簡單介紹對話生成領(lǐng)域的前沿進展和方向，并著重介紹ACL 2020關(guān)于如何在對話中融合常識知識的一篇工作。

如何加入？             

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ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美國華盛頓西雅圖舉行，因新冠肺炎疫情改為線上會議。為促進學(xué)術(shù)交流，方便國內(nèi)師生提早了解自然語言處理（NLP）前沿研究，AI 科技評論將推出「ACL 實驗室系列論文解讀」內(nèi)容，同時歡迎更多實驗室參與分享，敬請期待！