一、 主题：文本生成

主讲人：郑璐阳

摘要:本次讨论班主要介绍的是文本生成相关的两个任务：可控文本生成和摘要生成。第一篇论文提出了一个属性对齐模型，用于在无需微调参数的不可控预训练语言模型上完成可控文本生成。第二篇论文则是提出了一个基于语义块的由粗到细的方面感知的两阶段框架，来解决无监督的抽取式摘要的问题。这两篇文章都会为特殊条件下的文本生成带来启发。

时间和地点：10月15日9:00-10:00（星期六上午9点-10点）办公楼201

腾讯会议 ID：690-7644-3039

一、 主题：Few-shot Learning的解决方案

主讲人：杨磊稳

摘要:Few-shot Learning要解决的问题是，模型学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习。为了解决这个目的，许多方法顺势产生，本次分享的内容是两种针对少样本学习的解决方案，包括有效且健壮的数据增强方法；通过标签微调去适应新任务。

时间和地点：10月15日10:00-11:00（星期六上午10点-11点）办公楼201

腾讯会议 ID：690-7644-3039

图文作者：李稳    责任编辑：孙宇清