Talk預(yù)告 | 亞馬遜應(yīng)用科學(xué)家金帝：NAACL 2022 | 通過語義圖增強(qiáng)對話系統(tǒng)中對外部知識
本期為TechBeat人工智能社區(qū)第444期線上Talk，也是NAACL系列Talk第①彈！北京時間9月29日(周四)20:00，Amazon Alexa AI應(yīng)用科學(xué)家——金帝的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！他與大家分享的主題是: “NAACL 2022 | 通過語義圖增強(qiáng)對話系統(tǒng)中對外部知識的選擇”，屆時將詳細(xì)講解我們在今年NAACL上面發(fā)表的一篇文章：Enhanced Knowledge Selection for Grounded Dialogues via Document Semantic Graphs。我們將逐步介紹這篇文章的立意、方法、數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果，并給出一些討論和分析。
Talk·信息
主題：NAACL 2022 | 通過語義圖增強(qiáng)對話系統(tǒng)中對外部知識的選擇
嘉賓：Amazon Alexa AI應(yīng)用科學(xué)家?金帝
時間：北京時間?9月29日?(周四) 20:00
地點：TechBeat人工智能社區(qū)
http://www.techbeat.net/
完整版怎么看？
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Talk·介紹
在開放式對話系統(tǒng)中加入外部知識可以提升對話的趣味性和知識性，而要實現(xiàn)這一點需要模型選擇與當(dāng)前對話最相關(guān)的正確的知識條目。當(dāng)前的知識選擇模型都是針對每一個知識句子進(jìn)行單獨的建模和理解，而沒有考慮同一個文件內(nèi)句子之間的關(guān)系，而我們這篇文章提出了通過文件級的語義圖來構(gòu)建句子之間的語義關(guān)系，從而使得句子的選擇變得更為智能和準(zhǔn)確。
本次分享將詳細(xì)講解我們在今年NAACL上面發(fā)表的一篇文章：Enhanced Knowledge Selection for Grounded Dialogues via Document Semantic Graphs。我們將逐步介紹這篇文章的立意、方法、數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果，并給出一些討論和分析。
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Talk·嘉賓介紹
Amazon Alexa AI應(yīng)用科學(xué)家
本人先后于2015年、2020年在清華大學(xué)、美國麻省理工學(xué)院（MIT）獲得學(xué)士和博士學(xué)位，主要從事人工智能和自然語言處理方面的研究工作，具體為無監(jiān)督學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)和模型魯棒性等方向。師從人工智能與醫(yī)療結(jié)合領(lǐng)域權(quán)威專家Peter Szolovits教授，結(jié)合信息技術(shù)和生物醫(yī)療學(xué)科交叉的背景優(yōu)勢，將人工智能算法應(yīng)用于臨床醫(yī)療領(lǐng)域。本人現(xiàn)任亞馬遜公司Alexa部門的Conversation Modeling實驗室全職研究科學(xué)家（Applied Scientist），基于Alexa已有的硬件平臺和龐大的用戶基礎(chǔ)，開發(fā)新一代能夠讓用戶滿意度更高的開放式和任務(wù)式多輪對話系統(tǒng)。
學(xué)術(shù)方面，累計發(fā)表國際頂級會議和SCI期刊論文40余篇，包括ACL、EMNLP、NAACL、AAAI、ECCV、 Interspeech、IEEE TPAMI、IEEE TNNLS、Bioinformatics、JAMIA等。多次在領(lǐng)域內(nèi)頂級國際學(xué)術(shù)會議做口頭報告、國內(nèi)外知名學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)做邀請報告，長期擔(dān)任NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI、ACL、EMNLP、NAACL、IEEE AIIM等國際會議和期刊審稿人或Meta-reviewer，并擔(dān)任ICLR 2021 RobustML workshop和ACL 2021 MetaNLP workshop聯(lián)合主席。
個人主頁：
https://www.linkedin.com/in/jindi11/
關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)
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