语义计算实验室2021秋季学期讨论班（5）
一、 主题：深度神经网络的可解释性
主讲人：郑威
摘要:本次分享的两篇文章关注为神经网络模型生成解释，生成“模型无关”的解释的核心是如何有效地评估特征对预测的重要性。LIME通过从扰动示例中的线性近似来局部估计单个单词的贡献；HEDGE通过检测特征交互来构建分层解释，这些解释将单词和短语在层次结构的不同层次上的组合可视化，以帮助用户理解黑盒模型的决策。
时间和地点：10月23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：482 346 906
二、主题：利用知识图谱的常识性自动问答
主讲人：侯庆瑞
摘要：利用知识图谱使得自动问答系统能够利用常识性知识，是自动问答领域的一个重要研究方向。本次分享的两篇论文着眼于使用常识推理的问答系统，其中一篇提出了一个无监督常识性问答模型Self-talk,另一篇利用零点评估（Zero-shot evaluation）以提高模型性能，两者均取得了较好的效果。
时间和地点：10月23日10:00-11:00（星期六上午10点-11点），软件学院办公楼201会议室
腾讯会议 ID：482 346 906