“CCF-NLP走進(jìn)高?！毕盗蟹窒硎荂CF-NLP為了促進(jìn)更多師生對(duì)自然語(yǔ)言處理前沿進(jìn)展的了解，幫助在校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)大學(xué)生成長(zhǎng)和發(fā)展，特邀領(lǐng)域內(nèi)的權(quán)威大牛們走進(jìn)更多的高校，與師生進(jìn)行溝通和交流，讓學(xué)術(shù)思想流動(dòng)起來(lái)，共同學(xué)習(xí)進(jìn)步。

在“CCF-NLP走進(jìn)高?！鼻拔迤诜窒頃?huì)上，專家們圍繞自然語(yǔ)言處理做了精彩報(bào)告，在AI研習(xí)社、Bilibili等平臺(tái)上觀看超過(guò)12萬(wàn)人次，報(bào)告會(huì)反響熱烈。

往期精彩活動(dòng)回顧可以掃碼查看：

“CCF-NLP走進(jìn)高?！毕盗懈咝LP研究分享報(bào)告會(huì)第六期，我們將來(lái)到英雄之城-湖北武漢，走進(jìn)南湖之濱的華中師范大學(xué)，為這里的同學(xué)以及線上直播間的觀眾們分享NLP領(lǐng)域的最新發(fā)展成果和未來(lái)的研究方向，12月20日（本周日）18:30-21:55，敬請(qǐng)期待！

本次“CCF-NLP走進(jìn)華中師范大學(xué)”活動(dòng)邀請(qǐng)到三位NLP領(lǐng)域的資深權(quán)威學(xué)者，分別是：

南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授-夏睿

京東集團(tuán)副總裁-何曉冬

阿里巴巴達(dá)摩院資深算法專家-陳博興

三位嘉賓將圍繞《文本中的情緒與原因聯(lián)合抽取》、《多模態(tài)自然語(yǔ)言處理與智能人機(jī)交互》、《Machine Translation for 45,582 Language Pairs》三大主題展開，給同學(xué)們接觸NLP前沿資訊帶來(lái)最新的知識(shí)、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和成果分享，并提供新穎的解讀視角。

三位主講嘉賓之外，本次活動(dòng)還重磅邀請(qǐng)到了四位NLP學(xué)術(shù)大咖：

開場(chǎng)嘉賓-蘇州大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室周國(guó)棟教授；

東道主-華中師范大學(xué)周光有教授；

主持人-北京大學(xué)王選計(jì)算機(jī)研究所萬(wàn)小軍教授；

主持人-西湖大學(xué)特聘研究員張?jiān)澜淌凇?/strong>

本期活動(dòng)由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)自然語(yǔ)言處理專業(yè)委員會(huì)（CCF-NLP）主辦，華中師范大學(xué)、AI研習(xí)社聯(lián)合承辦，AI科技評(píng)論和機(jī)器學(xué)習(xí)算法與自然語(yǔ)言處理作為戰(zhàn)略媒體，活動(dòng)將以線上直播分享方式舉行。

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直播觀看地址

AI研習(xí)社直播地址：https://www.yanxishe.com/events/ccf-nlp-ccnu

B站直播地址：http://live.bilibili.com/22494831

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活動(dòng)流程

01 / 開場(chǎng)介紹

嘉賓：周國(guó)棟

時(shí)間：18：30--18：40

02 / 華中師范大學(xué)介紹

嘉賓：周光有

時(shí)間：18：40--18：50

03 / 分享主題：

文本中的情緒與原因聯(lián)合抽取

分享嘉賓：夏睿

時(shí)間：18：50--19：50

分享環(huán)節(jié)：50分鐘主題分享+10分鐘互動(dòng)問(wèn)答

分享摘要：

文本作為人類表達(dá)情感和情緒的重要途徑，文本情緒分析是人工智能、自然語(yǔ)言處理和情感計(jì)算研究的重要組成部分。當(dāng)前，有兩個(gè)主要的情緒分析任務(wù)：一是情緒識(shí)別，其目標(biāo)是從人類心理學(xué)的角度預(yù)測(cè)文本中人們表達(dá)的情緒（如喜怒哀樂(lè)）；另一個(gè)是情緒原因抽取，其目標(biāo)是抽取文本中某些情緒表達(dá)背后的潛在原因。學(xué)術(shù)界目前采用了包括規(guī)則方法、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的技術(shù)來(lái)解決這些任務(wù)。針對(duì)當(dāng)前研究中存在的問(wèn)題，我們首先分別基于RNN和Transformer，提出了兩種情緒原因抽取深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在此基礎(chǔ)上提出一項(xiàng)新的“情緒與原因配對(duì)抽取”任務(wù)，旨在以成對(duì)的方式聯(lián)合抽取文檔中的情緒表達(dá)及其對(duì)應(yīng)的原因，并分別提出了一種兩步走策略、一種兩維表示、交互和預(yù)測(cè)框架和一個(gè)加窗多標(biāo)簽學(xué)習(xí)框架來(lái)解決此任務(wù)，在情緒原因分析基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上證明了任務(wù)的可行性和方法的有效性。

04 /分享主題：

多模態(tài)自然語(yǔ)言處理與智能人機(jī)交互

分享嘉賓：何曉冬

時(shí)間：19：50--20：50

分享環(huán)節(jié)：50分鐘主題分享+10分鐘互動(dòng)問(wèn)答

分享摘要: 

在報(bào)告中嘉賓將介紹多模態(tài)自然語(yǔ)言處理與智能人機(jī)交互領(lǐng)域的前沿技術(shù)進(jìn)展，包括大規(guī)模語(yǔ)言模型，多輪人機(jī)對(duì)話，語(yǔ)義與知識(shí)建模，跨模態(tài)語(yǔ)義模型，圖像描述，視覺(jué)問(wèn)答，語(yǔ)言到圖像生成，以及AI+藝術(shù)。嘉賓還將討論相關(guān)技術(shù)在產(chǎn)業(yè)界的落地應(yīng)用。

05 / 分享主題：

Machine Translation for 45,582 Language Pairs

分享嘉賓：陳博興

時(shí)間：20：50--21：50

分享環(huán)節(jié)：50分鐘主題分享+10分鐘互動(dòng)問(wèn)答

分享摘要：

Abstract: Over 6000 languages are spoken in the world; over 200 languages are wildly used on the Internet. Multilingual neural machine translation (NMT) is a solution to efficiently break language barrier for worldwide communication. In this talk, we will share the recent cutting-edge explorations and practices at Alibaba of multilingual NMT which translates between 214 languages using one model. We will talk about the challenges of the multilingual NMT model, and the strategies on the engineering implementation and the latest research to improve the performance of multilingual translation. We will focus on the research which includes multiple ways and more effective integration of pre-training models; iterative repairing the data enhancement method of back translation; the new network architecture of multilingual NMT model based on interlanguage, etc.

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嘉賓介紹

▲周國(guó)棟

蘇州大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室教授

▲周光有

華中師范大學(xué)教授

▲夏睿

南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授

▲何曉冬

京東集團(tuán)副總裁

▲陳博興

阿里巴巴達(dá)摩院資深算法專家

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主持人介紹

▲萬(wàn)小軍

北京大學(xué)王選計(jì)算機(jī)研究所教授

▲張?jiān)?/p>

西湖大學(xué)特聘研究員

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下期預(yù)告

本期活動(dòng)為CCF-NLP走進(jìn)高校系列分享活動(dòng)第六期，第七期將于2021年1月17日（周日）18:30-21:55 走進(jìn)天津大學(xué)&南開大學(xué)，敬請(qǐng)期待~

更多分享信息請(qǐng)持續(xù)關(guān)注AI科技評(píng)論。

 

 

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