语义计算实验室2021秋季学期讨论班（7）
一、 主题：词级文本对抗和对话式QA
主讲人：黄钿
摘要:主要分享一篇使用PSO算法来搜寻词级替换对抗样本的工作和一篇结合Pipeline及联合编码方法来为CQA模型提供对历史以依赖信息的明确学习证据的训练框架的工作。前者基于离散型PSO算法有效减少了候选词的搜索空间，并在与baseline的对比上提高了性能，后者提出的新型训练框架则有效的学习利用了QR模型的生成句中的历史对话依赖信息。
时间和地点：11月6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：566 236 828
二、主题：学术信息抽取
主讲人：郑璐阳
摘要：随着摘要技术的不断发展，研究人员将更多关注点放在了从某个角度提升摘要质量上。本周分享的两篇论文都是关于提升摘要质量的，第一篇提出了SpanFact模型，它借助从QA模型中学到的知识对生成式摘要进行事实修正，在不牺牲信息量的情况下，提升摘要的事实正确性；第二篇则是针对短距离依赖的问题，通过基于flow的神经主题模型以及在编码器-解码器架构中加入gating机制，让全局语义更好的融入到摘要中。
时间和地点：11月6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：566 236 828
图文作者：杨涛 责任编辑：孙宇清