语义计算实验室

因课题需要，山东大学语义计算实验室语义技术课题组拟招收博硕士研究生若干，博士后1-2名,研究助理1-2名，从事基于海量数据的知识学习和推断。诚邀相关专业人士加入。申请材料和个人简历请发至邮箱sun_yuqing@sdu.edu.cn。

    阳春四月，大地仿若被大自然这位神奇的画师精心描摹，处处洋溢着盎然的生机与活力，正是出门踏青、拥抱自然的绝佳时节。4 月 26 日，在温暖和煦的阳光轻抚下，实验室全体成员在孙宇清老师的亲切带领下，满怀期待地踏上了前往济南市九如山风景区的旅程，一心想要沉浸在春天的温柔怀抱中，尽情享受这美妙无比的春游时光。九如山，这颗镶嵌在济南市历城区西营街道葫芦峪村的璀璨明珠，是国家 AAAA 级景区，以其得天独厚的自然...

一、 主题： 结合监督学习与强化学习以处理带有部分标签的多标签分类任务主讲人： 齐书成摘要： 传统的监督学习严重依赖人工标注的数据集，尤其是在对数据需求量大的神经网络方法中。然而，各种任务，特别是像文档级关系抽取这样的多标签任务，由于需要特定的领域知识以及类别集合庞大，在进行完全手动标注时面临挑战。因此，本工作着手解决多标签正样本 - 未标注样本学习（MLPUL）问题，即只有一部分正类别被标注的情况。本论...

一、 主题： 释放预训练语言模型在离线强化学习中的强大能力主讲人： 齐书成摘要： 离线强化学习（RL）旨在利用预先收集的数据集找到一个接近最优的策略。在现实世界的场景中，数据收集可能成本高昂且存在风险；因此，当领域内的数据有限时，离线强化学习就变得尤其具有挑战性。鉴于最近大语言模型（LLMs）取得的进展以及它们的少样本学习能力，本文引入了用于运动控制的语言模型（LaMo），这是一个基于决策变换器的通用框架，...

一、 主题： 抽象推理归纳的时态知识问答主讲人： 董照坤摘要： 在这项研究中，我们解决了在大型语言模型（llm）中增强时间知识推理的挑战。法学硕士经常在这个任务上挣扎，导致产生不准确或误导性的回答。这个问题主要是由于他们处理不断发展的事实知识和复杂的时间逻辑的能力有限。为了克服这些限制，我们提出了抽象推理归纳（ARI）框架，该框架将时间推理分为两个不同的阶段：知识不可知论阶段和基于知识的阶段。该框架为法...