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10月19日（周六），PaperWeekly将携手清华大学计算机系带来计算未来轻沙龙之自然语言处理前沿研讨会。

【嘉宾介绍】

孟昱先 / 香侬科技算法工程师 

孟昱先，本科毕业于北京大学数学系，现任香侬科技算法工程师，先后从事信息抽取、舆情分析、语法纠错等多项产品的研发工作。曾在 ACL、NeurIPS 以第一作者身份发表多篇文章。 基于字形特征的汉字表征 在这次 presentation 中，我们将讨论如何利用不同时期的汉字字形作为输入，提取出汉字字形中蕴含的语义信息，从而在很多的 NLP 任务上获得了效果上的显著提高。​ 

报告题目：基于字形特征的汉字表征 

在这次 presentation 中，我们将讨论如何利用不同时期的汉字字形作为输入，提取出汉字字形中蕴含的语义信息，从而在很多的 NLP 任务上获得了效果上的显著提高。 

李林琳 / 华为消费者BG NLP专家 

李林琳，德国萨尔大学博士毕业，先后就职于微软，百度以及阿里达摩院，一直从事 NLP 领域研究，于 AAAI，EMNLP 发表多篇国际学术论文。现任华为消费者 BG NLP 领域专家，致力于 NLP 技术在智能终端中的应用。 

报告题目：NLP技术在智能语音助手中的应用 

智能语音助手为人机带来更加智慧和便捷的交互方式，是构建全场景智能生活极其重要的一环。涉及语音识别、语义理解、搜索技术、智能推荐、语音合成等核心技术。这里主要探讨 NLP 技术在智能语音助手中的应用。 

付凯 / 网易有道资深算法工程师 

付凯，网易有道资深算法工程师。硕士毕业于北京大学计算机系，毕业后在有道先后从事文本处理、数据挖掘、AI 相关教育产品类的研发工作。 

报告题目：有道智能作文批改 

随着深度学习的引入，智能批改技术取得了显著的进步。本次报告会首先给大家介绍一下智能作文批改的相关背景，然后结合有道在这一领域的尝试，介绍有道智能作文批改的相关实现技术。 

张正 / 清华大学计算机系博士生 

张正，博士在读，本科毕业于清华大学计算机系，研究领域为深度学习、对话系统和自动问答。博士期间曾在顶级会议和期刊 WWW，ACM TOIS 发表文章。 

报告题目：记忆增强的对话管理 

对话管理是任务导向型对话中的关键模块。在多轮对话的对话管理中，我们不仅需要获取短期对话的信息，还需要使用到远期对话信息。为了解决这个问题，我们提出了记忆增强型对话管理模型，引入了两个记忆力网络和一个控制网络来增强对话管理的性能。 

黄轩成 / 清华大学计算机系博士生 

黄轩成，清华大学计算机系博士在读，研究领域为深度学习、机器翻译。博士期间曾在自然语言理解顶级会议 EMNLP 发表文章。 

报告题目：Learning to Copy for Automatic Post-Editing 

在这个 talk 中，我们将讨论如何对机器翻译自动后编辑中的拷贝进行建模，通过对拷贝进行建模，可以对自动后编辑系统的效果产生怎样的影响。 

柯沛 / 清华大学计算机系博士生 

柯沛，清华大学计算机系博士在读，研究领域为自然语言处理和深度学习，博士期间在 ACL, EMNLP 上发表文章。 

训练稳定的对抗语言生成框架 

在本次报告中，我们将讨论对抗生成网络在文本生成任务中的应用实例以及存在的问题，并针对其中训练不稳定的问题详细介绍一种改进的优化框架，以提升对抗训练的稳定性。 

​邵智宏 / 清华大学计算机系博士生 

邵智宏，清华大学计算机科学与技术系一年级直博生，导师为黄民烈老师，已在自然语言处理顶级会议EMNLP发表论文一篇。 

报告题目：Long and Diverse Text Generation with Planning-based Hierarchical Variational Model 

本次将介绍发表在 EMNLP 2019 上的工作：在 data-to-text 任务中显式建模规划过程与多层次的表达多样性，以提高生成质量。

【活动时间】

报名时间：即日起至 10 月 18 日 24:00 

活动时间：10 月 19 日（本周日）9:00 - 12:00

【活动地点】

清华大学信息科学技术大楼（FIT楼）二层多功能报告厅， 请从 FIT 楼西门进入

【活动名额】

 1. 因场地有限，本次活动仅接受 120 位 用户凭电子门票二维码入场； 

2. 活动采取审核制报名，我们将根据用户研究方向与当期主题的契合度进行筛选，通过审核的用户将收到包含电子门票二维码的短信通知； 

3. 如您无法按时到场参与活动，请于活动开始前 24 小时在 PaperWeekly 微信公众号后台留言告知，留言格式为 放弃报名 + 报名电话 ；无故缺席者，将不再享有后续活动的报名资格。

【主办单位】

中国中文信息学会社会媒体处理专委会（SMP）

PaperWeekly

清华大学计算机科学与技术系