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关于举办吕正东博士学术讲座的通知

发布时间:2020年11月19日

各部门、各单位:

应我校自动化学院邀请,吕正东博士将于11月19日来我校做学术讲座,欢迎广大师生参加!报告的具体安排如下:

讲座题目:文本理解:神经和符号机制

讲座时间:2019年11月19日16:00-18:00

讲座地点:东区FF203

内容摘要:自然语言处理的目标是让计算机/机器在理解语言上像人类一样智能,弥补人类交流(自然语言)和计算机理解(机器语言)之间的差距。深度学习技术在文本领域大致可分为4个维度:词、句子、篇章、系统级应用。讲座从文本解析中的推理和符号机制、将符号知识导入神经语义解析系统、语义表示与其他信息的融合三个方面深入剖析文本理解深层次技术。

报告人简介:吕正东,计算机博士,毕业于西安邮电学院(工学学士)、清华大学(工学硕士)和俄勒冈健康与科学大学(OHSU,计算机博士)。他曾于德州大学奥斯汀分校师从国际大数据及人工智能国际权威Inderjit  Dhillon教授(ACM、IEEE、SIAM院士),之后曾任职于微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室等著名研究机构。

吕博士长期从事机器学习及人工智能的研究,在深度学习、自然语言处理和半监督学习等领域卓有建树,是深度学习领域(尤其是自然语言处理方向)具有世界顶尖水平并享有国际声誉的科学家和技术专家。他于2013年初创立华为诺亚方舟实验室的深度学习团队,从零开始建立软件及硬件平台,并在两年内带领诺亚方舟实验室在神经语言智能领域成为国际一流的研究机构。2013年,吕正东博士提出基于检索的自动对话技术,现已成为主流聊天机器人(如微软小冰)的基础技术框架。他是国际上将卷积神经网络(CNN)用于自然语言的先锋学者之一,并是最早将CNN用于语义匹配的研究者,其模型被后来的聊天机器人广泛采用。2015年,吕正东博士的团队发明世界上第一个完全基于深度学习的生成式聊天机器人“神经响应机”(Neural Responding Machine),引起广泛反响。同年,他提出基于深度学习的推理模型Neural Reasoner,解决了2014年Facebook AI Research提出的20个推理任务中最困难的两个,受邀在深度学习顶级会议NIPS  RAM Workshop上宣讲,相关论文被评为2015年arXiv十佳论文之一。2016年初,吕正东博士提出全神经网络的问答系统Neural Enquirer,其论文与Google Brain以及Facebook AI Research的类似工作同时发表并引起广泛关注。吕正东博士同时也对机器翻译和自动摘要生成方向有卓越贡献,其提出的CopyNet模型和基于覆盖(coverage)的注意力机制现在已经成为神经机器翻译和自动摘要生成的经典工作和标准技术。

2017年后,吕正东博士创立深度好奇(北京&杭州),研究工作聚焦在基于神经符号系统的文本理解和推理,提出了分布表示和符号表示深度融合的新框架,并在公安等行业有一系列成功落地的实践。吕正东博士在在NeruIPS、ACL等顶级国际会议上发表论文五十余篇,被引用逾七千次,并受邀担任多个学术会议如NeurIPS和ICLR的领域主席。

特此通知。


科研处

自动化学院

2020年11月19日


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