MLNLP
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機器學習演算法與自然語言處理
)是國內外知名自然語言處理社群，受眾覆蓋國內外NLP碩博生、高校老師以及企業研究人員。
社群的願景
是促進國內外自然語言處理，機器學習學術界、產業界和廣大愛好者之間的交流和進步。
MLNLP學術Talk是MLNLP社群舉辦的學術交流活動，旨在邀請一線青年學者分享最前沿的技術，期待最精彩的思想火花碰撞。本次MLNLP學術Talk特別邀請了中國科學技術大學電子工程與資訊科學系博士後研究員顧佳宸為我們帶來“多方對話理解與生成”的主題報告，由東北大學副教授劉正皓主持。
報告的詳細資訊如下：
報告的詳細資訊如下：
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『講者介紹』
顧佳宸目前是中國科學技術大學電子工程與資訊科學系博士後研究員，將於2024年加入中國科大任助理教授，他的研究關注於對話系統、資訊檢索等。2022年獲得中國科大博士學位，導師為凌震華教授。博士期間於ACL、EMNLP、SIGIR、CIKM、IJCAI、IEEE/ACM TASLP等頂級會議和期刊上累計發表第一作者論文11篇，Google Scholar總被引240餘次。曾獲中科院院長獎學金、國家獎學金，ACL 2022 DialDoc研討會最佳論文獎等榮譽。個人主頁：http://staff.ustc.edu.cn/~gujc/
2
『報告摘要』
用於多方對話 (Multi-Party Conversation，MPC) 的各種神經網路模型在接收人識別、說話人識別和回覆預測等各種任務上取得了令人矚目的進步。但是，這些現有的方法通常單獨表徵對話者和對話語句，忽略了多方對話中固有的複雜結構，而這些結構提供了至關重要的對話者和對話語句語義資訊，並會幫助理解整個對話過程。在這次報告中，我將介紹面向多方對話理解和生成時，如何建模其中的複雜結構和內在關係，分享我們發表在ACL 2021和ACL 2022關於多方對話的兩項最新研究，包括設計多個自監督任務建模對話者結構和語句語義，在統一的框架下聯合預訓練“誰對誰說了什麼”這一多方對話中的核心問題，以及基於異構圖網路結構建模語句節點和對話者節點之間的複雜語義傳輸。最後我將介紹目前多方對話系統所面臨的挑戰和未來的研究方向。
3
『主持人簡介』
劉正皓，東北大學副教授，中文資訊學會青工委委員。博士就讀於清華大學自然語言處理與社會人文計算實驗室，師從孫茂松教授。研究興趣為資訊檢索、自動問答以及文字生成等。在ACL/EMNLP/NAACL/SIGIR/IJCAI等會議或期刊上發表20餘篇論文。曾參與國家自然科學基金面上專案、上海市科委重點研發專案等。現主持北京智源人工智慧研究院悟道專案一項。
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