繼「CV前沿講座」「機器學習前沿講座」之後，智東西公開課全新推出「NLP前沿講座」，聚焦於自然語言處理前沿領域研究成果與進展的分享，包括語義分析、信息抽取、文本分類、自動摘要、問答系統、機器翻譯等前沿領域。我們將持續邀請研究者、專家和資深開發者，為大家帶來更多的直播講解。直播由主講環節和Q&A環節組成，共計90分鐘。
句法分析，作為自然語言處理中的關鍵技術之一，基本任務是確定句子的句法結構（如主謂賓結構）和句子中詞彙之間的依存關係（如從屬、並列等），可以為語義分析、情感傾向分析、觀點抽取等NLP具體應用場景打下堅實的基礎。在「NLP前沿講座」第1講的講座中，智東西公開課邀請到豐田工業大學芝加哥分校的在讀博士石昊悦，為大家帶來主題為《基於自然監督信號的句法結構學習》的講座。
隨着深度學習在NLP領域的應用，特別是本身攜帶句法關係模型的推陳出新，句法分析似乎不那麼受到關注了。但是，句法分析作為自然語言處理的基礎研究，在面對結構複雜的長語句以及標註樣本較少的情況時，依舊能發揮很大作用。因此，對句法分析的研究依然十分必要。在過去的二十年間，有許多基於無監督學習的句法成分及依存分析的研究，但大部分的方法都是依賴於純文本和語言學註解，如詞性標註（POS Tagging），而並非是詞本身。那麼是否有可能從其他形式的平行語料中分析出句法結構呢？
針對此問題，石昊悦博士將為我們講解一種基於視覺信號的神經網絡句法學習模型VG-NSL（Visually Grounded Neural Syntax Learner）。這是一種將視覺信號與文字相對應起來的學習模型，可以模擬小孩子從自然獲取的監督信號中習得句法知識的過程。這也反映了人類學習語言的真實過程——在與世界的交互中潛移默化地瞭解句子的基本結構與語法，而並非顯式地學習句法知識。
7月27日上午10點，智東西公開課「NLP前沿講座」第1講將直播開講，石昊悦博士將從句法結構分析出發，詳解從自然監督信號中提取句子結構的模型——VG-NSL，並講解該模型在無監督和半監督句法分析上的應用。
石昊悦目前是豐田工業大學芝加哥分校在讀博士，師從Karen Livescu和Kevin Gimpel，本科畢業於北京大學。石博士的研究方向為自然語言處理，對語言中的結構尤其感興趣，其一作論文Visually Grounded Neural Syntax Acquisition曾獲第57屆計算語言學年會（ACL 2019）最佳論文提名。
課程時間
直播時間：7月27日上午10點
直播地點：智東西公開課小程序
答疑地址：智東西公開課主講羣
課程詳情
主題： 基於自然監督信號的句法結構學習
提綱：
1、基於文本的句法結構分析方法介紹
2、從自然監督信號中提取句子結構的模型:VG-NSL
3、在無監督、半監督句法分析上的嘗試
講師：
石昊悦，豐田工業大學芝加哥分校在讀博士，師從Karen Livescu和Kevin Gimpel，本科畢業於北京大學；研究方向為自然語言處理，對語言中的結構尤其感興趣，一作論文Visually Grounded Neural Syntax Acquisition曾獲第57屆計算語言學年會（ACL 2019）最佳論文提名。
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