CCL/NLP-NABD 2018学生研讨会

报告日程:10月19日
报告地点:国际学术交流中心2楼科技报告厅


时间 演讲人 题目
19:00—19:40 刘知远 文献综述与研究选题
19:40—20:20 邱锡鹏 如何端到端地写科研论文
20:20—21:00 万小军 如何应对科研中的困难和挫折
21:00—21:15 林衍凯 知识表示与抽取--研究中的困惑与坚持
21:15—21:30 刘一佳 基于Seq2Seq的对话数据增广
21:30—22:00 所有演讲者与观众进行开放式讨论

报告具体信息:

时 间:   19:00—19:40
报告题目:文献综述与研究选题
报告人:    刘知远
报告摘要:与过去的学术报告不同,这个报告不介绍具体的研究动态,而是向同学们介绍一下,在自然语言处理领域,如何更好地进行文献调研,了解某个研究领域或课题的最新进展与全貌;如何更好地进行研究选题,为做出高水平创新成果开好头。希望通过这个报告能够帮助同学更好地开展自然语言处理创新研究工作。

刘知远 清华大学计算机系副教授、博士生导师。2006年、2011年于清华大学计算机系获得学士、博士学位。2011年开始在清华大学计算机系担任博士后、助理研究员、助理教授、副教授,曾任新加坡国立大学高级研究员。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011年获得清华大学博士学位,已在ACL、IJCAI、AAAI等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文60余篇,Google Scholar统计引用超过3000次。承担多项国家自然科学基金。曾获清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文、清华大学优秀博士后、中文信息学会青年创新奖,入选中国科学青年人才托举工程、CCF-Intel青年学者提升计划。担任中文信息学会青年工作委员会执委、副主任,中文信息学会社会媒体处理专委会委员、秘书,SCI期刊Frontiers of Computer Science青年编委,ACL、COLING、IJCNLP领域主席。


时 间:   19:40—20:20
报告题目:如何端到端地写科研论文?
报告人:    邱锡鹏
报告摘要:撰写科研论文是研究生必备技能。从一个奇思妙想到最终的一篇赏心悦目的论文,其中经历了多少坎坷的历程?本报告从机器学习的思路来讲解如何撰写一篇优秀的科研论文:端到端地构建一个“写作模型”,提取优秀论文的特征,归纳良好的写作模式。通过本报告,使得学生可以掌握撰写科研论文的基本技能。

邱锡鹏 复旦大学计算机科学技术学院副教授,博士生导师,于复旦大学获得理学学士和博士学位。中国中文信息学会青年工作委员会执委、计算语言学专委会委员、中国人工智能学会青年工作委员会常务委员、自然语言理解专委会委员。主要研究领域包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等,并且在上述领域的顶级期刊、会议(ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI等)上发表过50余篇论文。自然语言处理开源工具FudanNLP作者,2015年入选首届中国科协青年人才托举工程,2017年ACL杰出论文奖。


时 间:   20:20—21:00
报告题目:如何应对科研中的困难和挫折
报告人:    万小军
报告摘要:本报告将结合个人经历与大家探讨科研过程中遇到的各种困难和挫折,并给出应对建议。

万小军 北京大学计算机科学技术研究所教授,博士生导师,语言计算与互联网挖掘研究室负责人。研究方向为自然语言处理与文本挖掘,研究兴趣包括自动文摘与文本生成、情感分析与语义计算等。担任计算语言学顶级国际期刊Computational Linguistics编委,TACL常务评审, 多次担任自然语言处理与人工智能领域一流与重要国际会议领域主席(Area Chair)或高级程序委员(SPC),包括ACL、NAACL、EMNLP、IJCAI、AAAI、IJCNLP等。荣获ACL 2017杰出论文奖与IJCAI 2018杰出论文奖等多项荣誉或奖励。


时 间:   21:00—21:15
报告题目:知识表示与抽取--研究中的困惑与坚持
报告人:    林衍凯
报告摘要:在这次报告中,讲者将介绍他在博士期间从事知识图谱相关研究上遇到的困惑、难题以及解决这些问题的过程。本次报告内容的具体内容将包括科研中的研究选题、实验设计、论文撰写等多个方面。报告人将会以他在知识表示和获取的若干代表工作为例子,对研究中遇到的具体问题进行深入探讨分析,并分享其在解决问题的过程中的一些心得体会和对研究生同学进行学术研究的相关建议。

林衍凯 清华大学计算机系博士生五年级,来自清华大学自然语言处理组, 由孙茂松教授和刘知远助理教授共同指导,主要研究方向为知识图谱表示、获取和应用。目前已在人工智能、自然语言处理等领域的著名国际会议IJCAI,AAAI,EMNLP,ACL发表相关论文多篇,Google Scholar引用数超过600。


时 间:   21:15—21:30
报告题目:翻转:基于Seq2Seq的对话数据增广
报告人:    刘一佳
报告摘要:在这个报告中,报告人将分享一项与低年级博士合作完成的关于对话数据增广的工作,同时报告人将以这次合作经历为例,结合博士期间的经验教训,对于开展科研工作,论文写作以及更好的合作分享一些粗浅的观点。报告将展示这项工作中主题、论文结构以及展示方式的翻转过程,并讨论翻转背后的一些思考。

刘一佳 哈工大在读博士,美国华盛顿大学访问学生。他的研究兴趣包括中文分词、句法分析、对话系统等。博士期间在ACL、IJCAI等自然语言处理、人工智能的顶级重要会议上发表论文8篇,发表专利一项。参与开发的语言技术平台被500余家公司科研机构使用。2016年,参与项目获黑龙江省科学进步一等奖。2018年,参与团队在CoNLL 2018国际多语言通用依存分析评测中夺得冠军。

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序号 演讲题目 演讲人 PPT下载
01
文献综述与研究选题 刘知远 文献综述与研究选题.pdf
02
如何端到端地写科研论文 邱锡鹏 如何端到端地写科研论文.pdf
03
如何应对科研中的困难和挫折 万小军 如何应对科研中的困难和挫折.pdf
04
知识表示与抽取--研究中的困惑与坚持 林衍凯 知识表示与抽取--研究中的困惑与坚持.pdf
05
基于Seq2Seq的对话数据增广 刘一佳 基于Seq2Seq的对话数据增广.pdf