本周為將門-TechBeat技術(shù)社區(qū)第246期線上Talk！也是字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室系列Talk第③彈！

北京時(shí)間10月10日(周六)晚8點(diǎn)，南京大學(xué)在讀博士生、字節(jié)AI Lab NLP研究實(shí)習(xí)生—鄭在翔的Talk將準(zhǔn)時(shí)在將門TechBeat技術(shù)社區(qū)開(kāi)播！

他與大家分享的主題是: “基于隱變量模型的神經(jīng)機(jī)器翻譯”。屆時(shí)將會(huì)介紹鄭在翔及字節(jié)跳動(dòng)李磊團(tuán)隊(duì)提出的一個(gè)新的基于隱變量的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型：鏡像生成式神經(jīng)機(jī)器翻譯模型。

Talk·信息

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主題：基于隱變量模型的神經(jīng)機(jī)器翻譯

嘉賓：南京大學(xué)在讀博士生?鄭在翔

時(shí)間：北京時(shí)間?10月10日 (周六) 20:00

地點(diǎn)：將門TechBeat技術(shù)社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·提綱

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神經(jīng)機(jī)器翻譯（Neural machine translation, NMT）極大地提升了機(jī)器翻譯的性能，在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界中擁有廣泛的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用場(chǎng)景。

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目前主流的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型主要是基于編碼器-解碼器框架的模型，使用極大似然估計(jì)來(lái)進(jìn)行端到端的建模和學(xué)習(xí)。而這樣的方式可能不能很好地建模雙語(yǔ)互為譯文的平行句對(duì)的共同語(yǔ)義以及譯文的多樣變化。因此，一些研究者嘗試使用基于隱變量的模型來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

此外，鄭在翔及字節(jié)跳動(dòng)李磊團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，隱變量模型還有解決神經(jīng)機(jī)器翻譯中平行語(yǔ)料稀缺和更好地利用非平行語(yǔ)料的潛力。為此，他們提出了一個(gè)新的基于隱變量的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型，鏡像生成式神經(jīng)機(jī)器翻譯模型。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

1.?神經(jīng)機(jī)器翻譯的背景介紹

2. 經(jīng)典的基于隱變量模型的神經(jīng)機(jī)器翻譯方法

3. 鄭在翔及字節(jié)跳動(dòng)李磊團(tuán)隊(duì)在這方面的探索：鏡像生成式神經(jīng)機(jī)器翻譯

Talk·提問(wèn)交流

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方式 ①

在本文留言區(qū)直接提出你的問(wèn)題，或掃描下方二維碼提問(wèn)！問(wèn)題被選中的小伙伴們將獲得一個(gè)紅包獎(jiǎng)勵(lì)！

方式 ②

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動(dòng)！留下你的打call??和問(wèn)題??，和更多小伙伴們共同討論，說(shuō)不定就被講者直接翻牌解答了呢！

你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會(huì)給予你相應(yīng)的i豆積分，近期還會(huì)有驚喜獎(jiǎng)勵(lì)哦！

Talk·觀看方式

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掃描下方二維碼，或復(fù)制鏈接https://datayi.cn/w/noqwgNDR到瀏覽器一鍵完成預(yù)約！上線后會(huì)在第一時(shí)間收到通知哦~

嘉賓介紹

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鄭在翔，南京大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室在讀博士生，導(dǎo)師為陳家駿教授和黃書劍副教授，曾在英國(guó)愛(ài)丁堡大學(xué)自然語(yǔ)言處理組進(jìn)行一年的學(xué)術(shù)訪問(wèn)，現(xiàn)在是字節(jié)跳動(dòng) AI Lab NLP研究實(shí)習(xí)生。

他的主要研究興趣為神經(jīng)機(jī)器翻譯、文本生成和深度生成模型，并以第一作者/主要作者在 ICLR、TACL、EMNLP、IJCAI、TASLP 等自然語(yǔ)言處理/機(jī)器學(xué)習(xí)的期刊會(huì)議上發(fā)表論文數(shù)篇。

系列Talk

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