自然语言生成的可控性是现代自然语言处理中最基本的问题之一。目前基于神经网络的自然语言生成模型普遍存在可控制性问题,如重复性、上下文不一致、语义逻辑不一致等。本次讲座将重点介绍当前学术界在这一问题上的尝试,并介绍该团队使用词类型信息、知识、计划等进行可控文本生成的初步尝试。

冯洋

冯洋,中国科学院计算技术研究所副教授。2017,她被评为ICT/CAS“新白星人才引进计划”。她的研究和主要贡献集中在机器翻译和对话上,她的《弥合神经机器翻译训练和推理之间的鸿沟》获得了中国唯一获奖者、美国公民自由联盟2019年度最佳长篇论文奖。她在自然语言处理的顶级会议上发表了40多篇论文,如ACL、EMNLP、COLING、NAACL等。她在系统组合和低资源语言翻译方面的工作,在包括NIST、IWSLT和CWMT在内的机器翻译权威评估比赛中,获得了几次冠军。她曾担任COLING 2018地区联席主席、CCL 2018-2019学生论坛主席和CCCT 2019论坛主席。主持国家重点科研项目和国家自然科学基金项目。

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