语义计算实验室

一、 主题：梯度消失及RNN变体主讲人：杨涛摘要：传统的RNN中存在着梯度消失问题，导致模型很难保留较长时间步前的信息。本次讨论，分析产生梯度消失问题的原因，并对解决这一问题的两种RNN变体（LSTM，GRU）进行介绍。 时间和地点：11月14日15:00-17:00（星期六下午3点-5点），软件学院办公楼201会议

一、会议主题 Identification of Specific Users in Online Social Networks 二、主讲人 宫庆媛 博士 三、摘要 Nowadays online social networks (OSNs) have attracted billions of users and made great impact to people’s life. A comprehensive understanding of user behavior is helpful to improve the user experience. Among the OSN users, there exist some specific users, such as malicious users, structural...

一、 主题：以深度论文推荐相关方法为例的文献综述经验分享    主讲人：谢翌    摘要：经典的引文推荐模型可被分为三种主要方式：基于文本的过滤、协同过滤、基于图的推荐。这类方法往往受到数据稀疏、冷启动等困扰，无法为用户提供优质的推荐结果。近年来，相关科研人员将注意力集中到利用复杂的深度神经网络来进行引文推荐，捕获论文的语义表征和相关上下文信息，从而显著改善最终推荐结果。本次讨论班针对深度论文推荐问题，...

一、 主题：语言模型和RNN 主讲人：吴佳琪 摘要：本次课程的主题为语言模型和RNN，语言模型能够在给定已有词的情况下预测可能出现的下一个词，即对自然语言的概率分布进行建模。传统的n-gram和神经语言模型具有诸多弊端，本次讨论我们通过RNN的介绍引出序列语言模型，详述现在主流语言模型的建模方式。  时间和地点：11月10日16:00-17:00（星期二下午4点-5点），软件学院办公楼201会议

一、 主题：句法分析森林与关系抽取     主讲人：刘天元     摘要：关系抽取是信息抽取的基础任务，依存句法分析树一直被认为是其重要的特征来源。目前主要相关方法都使用了单一的句法树，在句法分析器不够准确的情况下会导致错误的积累等问题。本次讨论的两篇工作通过使用依存句法森林，探讨在领域迁移等句法分析器性能较弱的情况下，如何依靠依存句法进行关系抽取。      时间和地点：11月6日13:30-15:00（星期五下午1点30分-...