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機器學習演算法與自然語言處理
)是國內外最大的自然語言處理社群之一，受眾覆蓋國內外NLP碩博生、高校老師以及企業研究人員。
6月26日北京時間早上09:45-10:25，威斯康星麥迪遜分校@胡俊傑為大家帶來《跨語言遷移學習及應用》報告。歡迎大家報名觀看。
報告摘要
在過去十年中，自然語言處理系統的巨大成功主要是由深度神經網路和對大量標記資料的監督機器學習方法驅動的。然而，在所有可能的現實世界場景下對資料進行註釋是不可行的。因此，在處理不同語言的複雜文字資料或者與其他模態相關聯的資料時，這些系統在實踐中的準確度可能會嚴重下降。在本次演講中，我將介紹用於擴充套件自然語言處理系統在跨語言學習下的泛化能力。首先，我將介紹一種用於學習單詞和句子的多語言表徵的訓練方法，並在 XTREME 上演示其跨語言泛化能力。其次，我將介紹我們在跨語言情景下自然語言處理系統在對話和翻譯上的應用。最後，我將透過概述我在人工智慧、自然語言處理和資料科學等領域的研究計劃來結束本次演講。
講者介紹
胡俊傑，終身制助理教授，現任職於威斯康星麥迪遜分校生物統計系和計算機系，博士畢業於卡耐基梅隆大學計算機學院的語言技術研究所。他目前的研究方向集中在自然語言處理和機器學習。具體研究課題包括（1）多語言模型及其在機器翻譯、問答及多語言對話系統中的應用；（2）統計機器學習演算法及深度學習模型在不同資料分佈下的泛化能力；（3）多模態機器學習，用於提高自然語言認知。他在博士期間獲得NAACL 2019 最佳展示論文提名，曾在微軟北美研究院、谷歌研究院實習工作。其研究成果獲得多家媒體報道，其中包括Google/Facebook AI blog，VentureBeat，Slator，Wired等。個人主頁：https://junjiehu.github.io/
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