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直播預告:基於動態詞表的對話生成研究 | PhD Talk #21

「PhD Talk」是 PaperWeekly 的學術直播間,旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為,單向地輸出知識並不是一個最好的方式,而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義,從而產生更大的價值。
這是第 21 期「PhD Talk」

本期 PhD Talk,來自北京航空航天大學的博士生吳俁,將帶大家回顧近幾年來聊天機器人領域的發展,並仔細對比檢索式聊天機器人和生成式聊天機器人的優點和缺點


在此之後,他還將以第一作者的身份,深度解讀北京航空航天大學和微軟亞洲研究院於 AAAI 2018 發表的工作 Neural Response Generation with Dynamic Vocabularies


該工作致力於在對話生成時構建動態辭典,使得 deocding 速度加快,並與此同時去除不相關詞彙的干擾。使得在不影響效果的情況下,使得在線生成的速度加快 40%。

■ 論文 | Neural Response Generation with Dynamic Vocabularies

■ 鏈接 | https://www.paperweekly.site/papers/1267

■ 作者 | Yu Wu, Wei Wu, Dejian Yang, Can Xu, Zhoujun Li, Ming Zhou

嘉賓介紹


吳俁

北京航空航天大學博士生

吳俁,2014 年獲北京航空航天大學計算機科學與技術學士學位,同年攻讀北京航空航天大學計算機科學與技術博士學位,導師為李舟軍教授。研究方向為聊天機器人,文本匹配和文本生成。曾在 ACL,AAAI,COLING 等會議上發表多篇文章。

          

PhD Talk

 

基於動態詞表的對話生成研究

北京航空航天大學博士生吳俁

內容分享√在線Q&A;√

活動形式:PPT直播

 

 活動時間 

12 月 27 日(周三)20:00-21:00

45 min 分享 + 15 min Q&A;

長按識別二維碼,進入直播間

*或使用鬥魚App搜索「1743775」

往期回顧

 

基於生成模型的事件流研究 + NIPS 2017 論文解讀

亞馬遜高級應用科學家熊元駿:人類行為理解研究進展

清華大學馮珺:基於強化學習的關係抽取和文本分類

基於雙語主題模型的跨語言層次分類體系匹配

東南大學高桓:知識圖譜表示學習

帶多分類判別器的GAN模型

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