一、 主题：命名实体识别的增强主讲人：吴佳琪摘要:本次分享的两篇论文从不同的角度进行命名实体识别模型的性能增强。一篇从任务信息共享增强角度出发，通过模块化交互网络模型的设计，共享实体边界和类型预测的信息。另一篇通过实体检索利用外部数据，并通过合作学习来提升模型性能。时间和地点：10月16日9:00-10:00（星期六上午9点-10点），软件学院办公楼201会议室 腾讯会议 ID：661 688 846二、主题：文档级...
一、 主题：融合外部知识的常识问答主讲人：王舰摘要:融合知识的常识推理是非常前沿的问题，本次主讲内容以常识知识问答为主要任务，讲述两类将外部常识知识融入模型，并使用外部知识进行常识回答的方法。两类方法分别采用了图结构的知识库ConceptNET和文本形式的知识库GenericsKB，在常识问答数据集上都取得了很好的结果。时间和地点：10月9日9:00-10:00（星期六上午9点-10点），软件学院办公楼201会议室 腾讯...
在刚刚结束的2021年CCF杰出会员评审工作会议中，共110位高级会员晋升为杰出会员，实验室孙宇清教授晋升CCF杰出会员。祝贺孙老师！ CCF为会员构建了完整的内部晋级体系，个人会员级别包括：学生会员、专业会员、高级会员、杰出会员和会士。在计算领域取得突出成就、具有至少15年专业经验、至少5年CCF连续会龄的CCF高级会员可申请成为CCF杰出会员。 2021年9月24日，CCF杰出会员评审会议在北京举行。CCF会员评审委员会认...
主题：学术文献关系描述生成和文本风格迁移主讲人：李稳摘要：本次报告介绍两篇基于预训练模型展开的工作。其中一篇的任务目标是生成给定两篇科学文献的文本关系描述，另一篇则是实现注入规则并上下文感知的文本风格迁移。时间和地点：9月28日14:00-15:00（星期二下午2点-3点），软件学院办公楼201会议室 腾讯会议 ID：440 805 407主题：无监督的摘要生成方法主讲人：郑璐阳摘要：近几年，文本的摘要生成方法中...
一、 主题：NER中的零样本和弱监督学习主讲人：吴佳琪摘要:命名实体识别中的监督学习模型在一些极端情况下很难有好的表现，比如在领域迁移时遇到的数据稀少甚至没有数据的情况。这次介绍的两篇论文，一篇从实体Query角度出发，通过Query引入的实体语义层面的知识，实现zero-shot场景下的NER。另一篇则从弱标记样本的角度出发，通过少量的强标记数据和众多的弱标记数据来提升目标场景下NER的性能。时间和地点：9月18日9:00-10:00...
