专栏名称: PaperWeekly
PaperWeekly是一个分享知识和交流学问的学术组织,关注的领域是自然语言处理的各个方向。我们热爱知识,分享知识,希望通过我们大家的努力为自然语言处理的发展做出一点点贡献。我们每周会分享一期特定话题的论文笔记和本周值得读的相关论文。
目录
相关文章推荐
PaperWeekly  ·  博士申请 | ... ·  昨天  
研之成理  ·  崔光磊团队ACS Energy ... ·  3 天前  
PaperWeekly  ·  直播预告 | ... ·  3 天前  
募格学术  ·  清华教授主讲 | ... ·  3 天前  
51好读  ›  专栏  ›  PaperWeekly

今晚8点:基于强化学习的关系抽取和文本分类 | PhD Talk #18

PaperWeekly  · 公众号  · 科研  · 2017-11-22 14:12

正文

「PhD Talk」是 PaperWeekly 的学术直播间,旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为,单向地输出知识并不是一个最好的方式,而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义,从而产生更大的价值。
这是第 18 期「PhD Talk」

随着强化学习在机器人和游戏 AI 等领域的成功,该方法也引起了越来越多的关注。本期 PhD Talk,来自清华大学计算机系的博士生冯珺,将介绍如何利用强化学习技术,更好地解决自然语言处理中的两个经典任务:关系抽取和文本分类


在关系抽取任务中,尝试利用强化学习,解决远程监督方法自动生成的训练数据中的噪音问题。在文本分类任务中,利用强化学习得到更好的句子的结构化表示,并利用该表示得到了更好的文本分类效果。本次分享的两个工作均发表于 AAAI2018



嘉宾介绍



冯珺,清华大学计算机系博士五年级,师从朱小燕和黄民烈教授,主要研究方向为知识图谱,强化学习。目前已在 AAAI,COLING,WSDM 等国际会议上发表多篇文章。


          

PhD Talk

 

基于强化学习的

关系抽取和文本分类

清华大学博士生冯珺


内容分享√在线Q&A√


活动形式:PPT直播

 

 活动时间 

11 月 22 日(周三)20:00-21:00

45 min 分享 + 15 min Q&A


长按识别二维码,进入直播间

*或使用斗鱼App搜索「1743775」





往期回顾

 

基于双语主题模型的跨语言层次分类体系匹配

东南大学高桓:知识图谱表示学习

带多分类判别器的GAN模型

多源信息表示学习在知识图谱中的应用


关于PaperWeekly


PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域,欢迎在公众号后台点击「交流群」,小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。


▽ 点击 | 阅读原文 | 加入社区