语义计算实验室2022春季学期讨论班（10）
一、 主题：图到文本的生成和词表学习
主讲人：王舰
摘要:预训练模型在小标注量的数据的文本生成任务上展现了优势。但是，对于结构化数据的文本生成，如知识图谱到文本的生成，无法有效的处理，本文探讨借助预训练模型进行图到文本的方法,2，词表的构建是NLP的基础问题，本文探讨词表的构建，首先从熵的角度建立词表的评估指标，随后将词表的学习转为最优传输问题，得到较好的词表。
时间和地点：5月14日9:00-10:00（星期六上午9点-10点）
腾讯会议 ID：522-7068-6445
二、主题：NLI中引入外部知识以及NLI的少样本学习
主讲人：杨涛
摘要：本次分享的第一篇论文基于预训练模型ERNIE分析引入外部知识给NLI任务带来的性能提升，提出框架ERNIE-NLI。第二篇论文指出现有NLI中利用元学习的方式进行少样本学习中具有的问题，并提出一个任务增强的框架DRECA来精化元学习的任务，带来性能上的提升。
时间和地点：5月14日10:00-11:00（星期六上午10点-11点）
腾讯会议 ID：522-7068-6445
图文作者：杨涛 责任编辑：孙宇清