一、 主题：文本逻辑推理主讲人：郑威摘要:文本的逻辑推理需要识别文本中的关键逻辑结构并对其进行推理，近几年很多工作关注深度学习与神经符号规则推理的结合来处理文本逻辑推理任务。现有的逻辑推理方法主要集中于文本的上下文语义，或显示的建模逻辑推理过程，后者如LReasoner和MaxSAT方法等，MaxSAT直接建模一阶逻辑规则的神经推理框架，LReasoner则将隐式逻辑表达式用语言表达成自然语言，并结合预训练语言模型处理上述问...
一、 主题：攻击样本生成与检测主讲人：刘天元摘要:自然语言处理中神经网络方法的可靠性和安全性一直有待验证，攻击样本生成是一个较为常见的手段。本次讲述两篇文章都从词汇级别出发，分别进行攻击样本的生成和检测。时间和地点：10月29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：共情对话和面向机器翻译的数据增强方法主讲人：王舰摘要:第一个工作面向共情对话，引入了ConceptNet构造...
一、 主题：可控文本生成主讲人：韩雨辰摘要:本次介绍的两篇工作都是与可控文本生成相关的。第一篇工作通过将外部常识知识融入主题到文章生成任务，提高了生成文本的新鲜度和多样性；第二篇工作通过设计特定的格式控制符号和对注意力机制的改进，实现格式严格可控的文本生成。时间和地点：10月22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
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...
一、 主题：文本哈希主讲人：黄钿摘要:传统的文本相似性计算是在原始矢量空间中进行的，可能无法用于大规模语料库，因为这些方法涉及高维空间中数值的高成本。本次讨论的是文本哈希。哈希是相似检索的一个有效方法，基于设计低维二值编码，从而为相似的文本打上相似的哈希码，并且计算哈希码之间的相似性仅需进行异或操作，效率较高。时间和地点：10月8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...
