语义计算实验室2022春季学期讨论班（1）
一、 主题：神经与逻辑结合的自然语言推理
主讲人：郑威
摘要:预训练语言模型在自然语言推理（NLI）任务实现了较高性能，与此同时NLI对符号方法的关注较少。该文章提出一种将深度学习与符号方法结合的系统来解决NLI任务，提出了一个称为 NeuralLog 的推理框架，它利用基于单调性的逻辑推理引擎和神经网络语言模型进行短语对齐，实验表明，其联合逻辑和神经推理的系统提高了NLI任务的准确性。
时间和地点：3月5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：202-730-019
二、主题：关于常识性问答系统的综述与技术介绍
主讲人：侯庆锐
摘要：近年来，包括利用知识图谱的问答系统（KBQA）在内的常识性问答系统已经成为一个非常活跃的研究课题。本周分享的综述性文章对KBQA的各种方法和系统进行了回顾，并指出它们的主要优点和局限性。另一篇文章主要讲述了一个利用零次或少数次训练构造常识性问答系统的方法，具有较好的效果。
时间和地点：3月5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：202-730-019
图文作者：杨涛 责任编辑：孙宇清