ACL 2020 第四期系列直播即將開始！除了直播，還有福利，送清華大學劉知遠副教授親自簽名的新書！算法
2020年4月3日，NLP 頂會 ACL 2020 公佈錄用論文以後，AI科技評論相繼與哈工大、復旦大學、清華聯合舉辦三期「系列解讀」直播活動，受到廣大師生的好評。框架
如今，咱們進行第四期系列直播，來自清華大學天然語言處理實驗室（THUNLP），機器學習
THUNLP 是由孫茂松教授領導，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領域的青年表明，劉洋教授在機器翻譯領域造詣頗深，劉知遠副教授則聚焦語言理解與知識計算。ide
THUNLP 團隊在本屆 ACL 會議上共有 7 篇文章入選，內容覆蓋 NLP 研究的多個方面。工具
AI 科技評論聯合 THUNLP 團隊，推出的第四期實驗室系列解讀直播活動 ——「ACL 2020 清華大學 THUNLP 系列解讀」，將在5月13日-18日，連續 6 天進行 6 場直播，全面覆蓋清華大學 THUNLP 課題組在 ACL 2020 上相關的所有工做。學習
福利放送：在每場直播中，咱們會挑出兩位幸運聽衆，寄送一本清華大學劉知遠副教授等人撰寫的新書《大數據智能：數據驅動的天然語言處理技術》。大數據
這本書是介紹大數據智能分析技術的科普書籍，旨在讓更多人瞭解和學習互聯網時代的天然語言處理技術，讓大數據智能技術更好地爲咱們服務。全書包括大數據智能基礎、技術和應用三部分，共14章。優化
基礎部分有3章：第1章以深度學習爲例介紹大數據智能的計算框架；第2章以知識圖譜爲例介紹大數據智能的知識庫；第3章介紹大數據的計算處理系統。ui
技術部分有6章，分別介紹主題模型、機器翻譯、情感分析與意見挖掘、智能問答與對話系統、個性化推薦系統、機器寫做。翻譯
應用部分有5章，分別介紹社交商業數據挖掘、智慧醫療、智慧司法、智慧金融、計算社會學。
系列解讀活動簡介以下，歡迎屆時關注。
主題一：基於義原知識和粒子羣算法的文本對抗攻擊
時間：2020年5月13日（週三）晚20:00整
論文：Word-level Textual Adversarial Attacking as Combinatorial Optimization
主講人：臧原
摘要：對抗攻擊是機器學習領域受到普遍關注的話題。相比於圖片、語音等領域，文本對抗攻擊面臨着搜索難優化、擾動易感知等挑戰。在本次分享中，講者將文本對抗攻擊形式化爲離散組合優化問題，並引入了一種基於義原知識和粒子羣算法的文本對抗攻擊方法，以提升文本對抗攻擊的效率。
主題二：如何使用NLP技術幫助法律智能：關於法律智能的綜述
時間：2020年5月14日（週四）晚20:00整
論文：How Does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial Intelligence
主講人：鍾皓曦
摘要：法律智能是一個新興的話題，近幾年來吸引了多數AI和法律工做者的目光。爲了可以使得這個方向更好地發展，咱們總結了近幾年來的法律智能工做，並對將來可能的方向進行了展望。
主題三：開放文本環境下的持續關係學習
時間：2020年5月15日（週五）晚20:00整
論文：Continual Relation Learning via Episodic Memory Activation and Reconsolidation
主講人：韓旭
摘要：關係抽取是從文本中獲取結構化知識的重要手段。不一樣於傳統工做關注於限定域上的關係，咱們面向關係類型日益增加的開放域，對新關係的發現、數據擴展、持續學習進行了探索，造成了一套完整的開放文本環境下的關係學習體系。
主題四：神經機器翻譯信心校準研究
時間：2020年5月16日（週六）晚20:00整
論文：On the Inference Calibration of Neural Machine Translation
主講人：王碩
摘要：在諸如醫療、金融等對可靠性要求很高的場景中，咱們不只要求模型能夠達到較高的預測準確率，並且但願模型能夠作到「知之爲知之，不知爲不知」，可以準確反饋對預測結果的信心。本次分享將介紹機器翻譯領域信心校準研究的最新進展。
主題五： 基於細粒度推理的事實驗證
時間：2020年5月17日（週日）晚20:00整
論文：Fine-grained Fact Verification with Kernel Graph Attention Network
主講人：劉正皓
摘要：隨着互聯網中的文本大量涌現，不實信息也愈來愈多，所以，須要一個自動化的事實驗證工具來幫助咱們鑑別虛假信息。事實驗證任務要求可以從大規模的文本知識庫中抽取相關的證據（Evidence）並根據這些證據對給定的聲明（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（週一）晚20:00整
論文：Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs
主講人：張厚予
摘要：如何使開放域對話機器人生成包含知識的回答一直是對話生成領域的困難問題，也是不少學者一直在致力於解決的問題。本次分享，講者將簡單介紹對話生成領域的前沿進展和方向，並着重介紹ACL 2020關於如何在對話中融合常識知識的一篇工做。
ACL 2020原定於2020年7月5日至10日在美國華盛頓西雅圖舉行，因新冠肺炎疫情改成線上會議。爲促進學術交流，方便國內師生提前瞭解天然語言處理（NLP）前沿研究，AI 科技評論將推出「ACL 實驗室系列論文解讀」內容，同時歡迎更多實驗室參與分享，敬請期待！