普林斯顿大学算法课：丰田工业大学芝加哥分校在读博士石昊悦

普林斯顿大学算法课：丰田工业大学芝加哥分校在读博士石昊悦直播地点：智东西公开课小程序直播时间：7月27日上午10点7月27日上午10点，智东西公开课「NLP前沿讲座」第1讲将直播开讲，石昊悦博士将从句法结构分析出发，详解从自然监督信号中提取句子结构的模型——VG-NSL，并讲解该模型在无监督和半监督句法分析上的应用。石昊悦目前是丰田工业大学芝加哥分校在读博士，师从Karen Livescu和Kevin Gimpel，本科毕业于北京大学。石博士的研究方向为自然语言处理，对语言中的结构尤其感兴趣，其一作论文Visually Grounded Neural Syntax Acquisition曾获第57届计算语言学年会（ACL 2019）最佳论文提名。课程时间

继「CV前沿讲座」「机器学习前沿讲座」之后，智东西公开课全新推出「NLP前沿讲座」，聚焦于自然语言处理前沿领域研究成果与进展的分享，包括语义分析、信息抽取、文本分类、自动摘要、问答系统、机器翻译等前沿领域。我们将持续邀请研究者、专家和资深开发者，为大家带来更多的直播讲解。直播由主讲环节和Q&A环节组成，共计90分钟。

句法分析，作为自然语言处理中的关键技术之一，基本任务是确定句子的句法结构（如主谓宾结构）和句子中词汇之间的依存关系（如从属、并列等），可以为语义分析、情感倾向分析、观点抽取等NLP具体应用场景打下坚实的基础。在「NLP前沿讲座」第1讲的讲座中，智东西公开课邀请到丰田工业大学芝加哥分校的在读博士石昊悦，为大家带来主题为《基于自然监督信号的句法结构学习》的讲座。

随着深度学习在NLP领域的应用，特别是本身携带句法关系模型的推陈出新，句法分析似乎不那么受到关注了。但是，句法分析作为自然语言处理的基础研究，在面对结构复杂的长语句以及标注样本较少的情况时，依旧能发挥很大作用。因此，对句法分析的研究依然十分必要。在过去的二十年间，有许多基于无监督学习的句法成分及依存分析的研究，但大部分的方法都是依赖于纯文本和语言学注解，如词性标注（POS Tagging），而并非是词本身。那么是否有可能从其他形式的平行语料中分析出句法结构呢？

针对此问题，石昊悦博士将为我们讲解一种基于视觉信号的神经网络句法学习模型VG-NSL（Visually Grounded Neural Syntax Learner）。这是一种将视觉信号与文字相对应起来的学习模型，可以模拟小孩子从自然获取的监督信号中习得句法知识的过程。这也反映了人类学习语言的真实过程——在与世界的交互中潜移默化地了解句子的基本结构与语法，而并非显式地学习句法知识。

7月27日上午10点，智东西公开课「NLP前沿讲座」第1讲将直播开讲，石昊悦博士将从句法结构分析出发，详解从自然监督信号中提取句子结构的模型——VG-NSL，并讲解该模型在无监督和半监督句法分析上的应用。

石昊悦目前是丰田工业大学芝加哥分校在读博士，师从Karen Livescu和Kevin Gimpel，本科毕业于北京大学。石博士的研究方向为自然语言处理，对语言中的结构尤其感兴趣，其一作论文Visually Grounded Neural Syntax Acquisition曾获第57届计算语言学年会（ACL 2019）最佳论文提名。

课程时间

直播时间：7月27日上午10点

直播地点：智东西公开课小程序

答疑地址：智东西公开课主讲群

课程详情

主题： 基于自然监督信号的句法结构学习

提纲：

1、基于文本的句法结构分析方法介绍

2、从自然监督信号中提取句子结构的模型:VG-NSL

3、在无监督、半监督句法分析上的尝试

讲师：

石昊悦，丰田工业大学芝加哥分校在读博士，师从Karen Livescu和Kevin Gimpel，本科毕业于北京大学；研究方向为自然语言处理，对语言中的结构尤其感兴趣，一作论文Visually Grounded Neural Syntax Acquisition曾获第57届计算语言学年会（ACL 2019）最佳论文提名。

报名方式

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