本期為TechBeat人工智能社區(qū)第425期線上Talk，也是字節(jié)AI Lab ACL 2022系列Talk第⑤彈！

北京時間7月27日(周三)20:00，復旦大學在讀博士生、字節(jié)AI Lab intern——陳江捷的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “讓機器言之有理：類比識別與事實檢驗中的可解釋推理研究”，屆時將介紹包括可解釋類比推理數(shù)據(jù)集（E-KAR）與可解釋事實檢驗算法（LOREN）的兩個工作。

Talk·信息

主題：讓機器言之有理：類比識別與事實檢驗中的可解釋推理研究

嘉賓：復旦大學在讀博士生、字節(jié)AI Lab intern陳江捷

時間：北京時間?7月27日?(周三) 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

人類往往通過給出解釋與證據(jù)來說服他人并證明自己的推論或決定是正確的。然而隨著大模型的興起，預測變得越來越難以解釋。如何讓人類相信機器的預測？如何讓機器言之有理？本次talk將從可解釋推理的角度出發(fā)，介紹兩個我們近期的工作，包括了可解釋類比推理數(shù)據(jù)集（E-KAR）與可解釋事實檢驗算法（LOREN）。這兩個工作分別發(fā)表于ACL 2022 (Findings)與AAAI 2022上。

具體分享提綱如下：

1. 可解釋推理背景介紹

2. 可解釋類比推理數(shù)據(jù)集工作介紹

3. 可解釋事實檢驗算法工作介紹

4. 總結(jié)

Talk·預習資料

1.?https://aclanthology.org/2022.findings-acl.311

2.?https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/21291

Talk·提問交流

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方式 ②

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Talk·嘉賓介紹

陳江捷，復旦大學三年級博士生，導師為肖仰華教授。主要研究文本生成與文本推理相關(guān)課題，目前已在第一/主要作者在AAAI/ACL/NAACL/ICDE等人工智能與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)領域頂級會議發(fā)表若干篇論文。

個人主頁：
https://jiangjiechen.github.io

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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