【预告】TF39: 语言知识前沿研究与工业实践

主题报告一：因果表征与人工智能 

主题简介：通过数据分析发现因果关系是个很重要的研究课题。目前研究界在尝试回答下述问题：什么时候应该使用因果知识，什么时候知道关联信息足够充分？如何通过分析观察到的数据找到变量之间的因果趋势？在迈向强人工智能之路，因果信息将起到很大的作用。本次讲座将介绍如何通过观察数据学习因果关系的相关技术，如何通过因果的角度实现自适应的预测和更高层次的人工智能，并阐述一些相关应用。

个人简介：博士毕业于香港中文大学。研究方向为通用人工智能和因果关系。曾获UAI最佳学生论文，入围CVPR最佳论文，因果挑战最佳基准挑战奖。他是机器学习等顶会NeurIPS, ICML, UAI, IJCAI和AISTATS的资深领域主席或领域主席。

主题报告二：StatNLP: 自然语言处理中结构化预测的统一框架

主题简介：结构化预测是机器学习、计算机视觉、自然语言处理一个重要的研究课题。本次讲座我将给大家介绍一个创新的统一结构化预测框架。该框架囊括了目前已有的结构化预测模型，如线性链条件随机场(Linear chain Conditional Random Field, CRF)、半-马尔科夫条件随机场(semi-Markov CRF)、隐变量条件随机场(latent variable CRF)、基于概率上下文无关文法的句法分析(Probabilistic Context Free Grammar, PCFG)、基于树形条件随机场(tree-CRF)、结构化支持向量机(structured SVM)和基于深度学习的结构化预测模型，如神经网络/长短记忆网络条件随机场等。基于上述框架，我们可以方便快捷的实现其他复杂的结构化预测模型（如混合树模型），其他传统模型无法实现的带重叠结构的模型。该框架亦被使用应用于信息抽取、名词短语组块(noun phrase chunking)、语义解析(semantic parsing)、情感分析和算术应用题解析等实际场景中。

个人简介：新加坡科技设计大学副教授、信息系统技术与设计(ISTD)副主任。在自然语言处理领域做出的贡献集中于语义分析、语言生成、结构预测、信息抽取等。TACL、CL执行编委，在ACL、EMNLP等会议发表超过70篇论文。2011年获EMNLP最佳论文奖。

主题报告三：BERT应用工程化实践

主题简介：近年来，BERT等预训练语言模型凭借其优异的性能几乎席卷了整个自然语言处理领域，但BERT模型也带来了巨大的显存消耗和漫长的训练、推理时间，这给BERT的工程化应用带来了阻碍。为此，我们将分享云知声对BERT模型工程化的解决方案。我们首先介绍主流的模型小型化的方法，然后介绍在云知声内部得到广泛应用的预训练语言模型平台UniPLM，以及我们总结的BERT应用工程化方法论，最后，以一个评测为例子，介绍我们拿到评测冠军的技术以及如何把此技术顺利应用在实际生产环境中。

个人简介：前IBM研究院资深研究员，中文信息学会语言与知识计算专委会委员。2005年获得北京大学应用数学专业博士学位。2012年底，加入云知声AI Labs，领导NLP团队，全面负责自然语言理解和生成、人机对话系统、聊天机器人、知识图谱、智慧医疗等方向的研发及管理工作。

主题报告四：机器翻译研究与应用探索

主题简介：本次报告主要分享腾讯AI Lab在机器翻译的基础研究和应用场景上的一些探索，包括：

1.针对机器翻译核心问题——信息失真（如漏翻、错翻等）的模型改进；

2.对同声传译、拍照翻译等场景中含噪输入导致的译文错误的解决方案；

3.业界首个交互式翻译系统TranSmart中的一些技术难题攻克；

4.开放AI能力，赋能合作伙伴时的通用翻译能力提升。

个人简介：腾讯AI Lab专家研究员，研究方向为机器翻译和深度学习，在国际顶级期刊和会议上发表学术论文五十余篇。SCI期刊NeuroComputing副主编，多次担任ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等国际顶级会议领域主席和高级程序委员。

主题报告五：多模知识智能对话技术的探索与实践

主题简介：本次讲座讲测重讲解我们AI团队在寿险场景中落地多模知识的智能对话技术，探索如何更好赋能百万代理人、服务2亿寿险用户。在讲座中，将介绍平安人寿的应用成果，如：保险行业首个打造“AI会客厅”的智能拜访助手以及行业首款视频回访机器人等。同时将介绍提升实际场景性能的相关技术研究工作，包括移情对话系统的相关技术、基于知识图谱的挖掘技术。

个人简介：博士毕业于香港中文大学，是机器学习和大数据分析领域专家。已发表专著2部，杂志和会议论文50多篇，美国专利1项，中国发明专利多项等。谷歌学者引用超3000，h-index=24。为2018年亚太神经学会年青研究者唯一获奖者，并于2020入榜AI 2000经典AI(AAAI/IJCAI)最具影响力学者。担任ICONIP’20程序委员会主席，WWW’20程序集主席，多次担任AAAI，IJCAI，ICML, NeurIPS的领域主席或(资深)程序委员会成员。