AI科技评论按：2020年12月06日，由中国计算机学会自然语言处理专业委员会（CCF-NLP）发起，联合AI研习社及各个知名高校开展的“CCF-NLP走进高校”系列高校NLP研究分享报告会第五期——深圳大学站，通过线上会议直播的方式进行。

  本期报告会邀请了北京大学王选计算机研究所副教授&硕士生导师-冯岩松、中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授&博士生导师-赵鑫、哈尔滨工业大学助理研究员&硕士生导师-丁效三位特邀报告嘉宾，其他的还有北京大学语言计算与互联网挖掘研究室负责人&自然语言处理专业委员会秘书长万小军进行了开场介绍、西湖大学特聘研究员张岳主持了本次报告会。

  在本次报告会上，专家们围绕《融合先验知识的神经网络模型》、《智能化推荐算法的最新进展》、《基于事理图谱的认知推理》三大主题展开了精彩报告。

  北京大学语言计算与互联网挖掘研究室负责人&自然语言处理专业委员会秘书长万小军老师首先进行了开场介绍。万老师首先对主办方和承办方的精心策划以及分享嘉宾、老师和同学们的积极参与表示热烈的欢迎和衷心的感谢，接着介绍了“CCF-NLP走进高校系列活动”的宗旨和目的：

  “为了提供一个NLP方向的学术交流平台，希望能通过这样的交流能让NLP领域的专家学者们碰撞出思维的火花，虽然疫情原因很遗憾不能到现场近距离交流，但是通过这样线上平台分享也是一个很好的方式，希望这样一个活动能够影响更多的人参与进来。”

  随后，东道主深圳大学陈小军教授代深圳大学计算机与软件学院副院长毛睿教授向大家详细的介绍了深圳大学的建校历史、社会评价、人才教育培训、科研项目等学校概况和瞩目成就，对分享嘉宾和主持人以及承办方表示衷心的感谢，希望类似的活动可以多举办一些。

  接下来的报告环节中，首先进行分享的是北京大学王选计算机研究所副教授-冯岩松老师，分享主题是《融合先验知识的神经网络模型》。

  冯老师首先强调了大量标注数据对现有工作的重要性，从而引出人在数据标注中的及其重要的作用不可忽视，接着从两个方面介绍了怎么样把不同形式的一些人类知识跟自然语言处理任务中一些很典型的神经网络框架做结合的尝试：一种是如何把正则表达式形式的专家知识跟神经网络模型做一个结合 ，另一种是把人类知识的规则和神经网络的关系抽取模型做一个结合。冯老师还介绍了一些现在正在进行的工作，主要探究能否用更强硬的方式让模型去学到哪些规则是可以容忍的，哪些规则是不可以违背的。这其中可能引入动态的权重来看待不同的规则，也可能是更广泛地开发人类的一些很简单的类似词典形式的标注引入到模型当中。在总结部分，冯老师再次强调了人类知识对神经网络模型的重要性以及在冷启动阶段使用正则表达式、明确的规则都有助于神经网络模型的提升。

  最后，冯老师就观众们提出的关于“正则表达式如何放在注意力里面”“cardinality-rule是什么”“知识和神经网络结合下一步的研究方向”等问题进行了耐心的解答。

  在冯岩松老师之后，中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授-赵鑫老师进行了题为《智能化推荐算法的最新进展》的报告。

  赵老师的报告主要是针对大数据时代“信息过载”的问题，专注于复杂社会化媒体环境中用户兴趣挖掘和个性化推荐的相关研究。报告大致上可以分为三部分介绍：一、针对用户意图复杂性问题，提出一种融合知识信息的记忆增强的推理架构，能够刻画细粒度的用户偏好，捕捉复杂的用户意图；二、针对交互方式的复杂性问题，通过多轮的自然语言会话进行更灵活的推荐，可以通过会话方式，逐步引导用户获得所需要的资源；三、针对数据模式复杂性的问题，利用数据内在的关联模式来挖掘自监督信号，有效缓解监督信号稀疏问题，提升数据表示的能力。最后，赵老师向大家详细的介绍了团队正在研究的新一代开源推荐系统库-伯乐系统。

  在问答环节，赵老师就同学们提出的“记忆网络的问题”“四种同时使用的预训练方式”“通过对话进行推荐和任务有哪些本质联系和不同”等问题进行了详细的解答。

  最后一位进行报告的是哈尔滨工业大学助理研究员-丁效老师，报告主题为《基于事理图谱的认知推理》。

  丁老师首先介绍了文本推理的概念和重要性，接着通过大量例证向大家介绍了未来文本推理技术发展的四大趋势：一、有效利用预训练语言模型；二、从大量弱标注、无标注数据中有效挖掘结构化信息；三、多层次的文本建模；四、文本序列与图结构的融合。丁老师认为，事件的演绎和反绎推理是人工智能的两大挑战，未来以“谓词性短语”为节点，以事件演化（顺承、因果、条件等）为边的事理图谱方兴未艾；事理图谱逐渐在预测、推荐、对话等领域发挥及其重要的作用，有力地提升AI系统的可解释性；事理图谱与领域的结合更有利推动相关研究和产业应用。

  在问答环节，丁老师对同学们提出的“事理图谱的构建”“推理过程中如何联想”“事理图谱在实际应用场景下怎么样去使用”等问题进行了详细的解答。

  最后，万小军老师进行了活动总结，再次向参加活动的各位专家学者和深圳大学以及AI研习社表示感谢，并期待更多的专家、老师和同学能持续关注NLP领域的研究进展，一起推动这一领域继续向前发展。

  此后还将会有更多的高校加入CCF -NLP走进高校系列活动，下一站分享活动已经定于2020年12月20日（星期日） 18:30-21:55 走进华中师范大学，更多分享会信息请持续关注“AI科技评论”和AI研习社官网（ ）。

  中国计算机学会自然语言处理专委会（CCF-NLP）1987年10月成立, 专委会成立之初即确定了“中国语言文字处理的计算机系统”和“以计算机为工具研究语言文字处理技术”两个主要研究方向，最重要的包含（或涉及）中国各民族语言文字的自然语言处理、机器翻译、信息抽取、数据挖掘、信息检索、智能问答、语音识别与合成、社会网络计算等众多学术领域，以及中文计算，即中国语言文字处理的应用技术领域。专委会致力于团结、联合、组织中文信息技术相关领域的各界专业技术人员，开展学术/技术交流、发展的策略研究、专业方面技术标准制定、专业方面技术评测、专业培训等相关活动，提高中文信息技术领域的科研、教学、应用水平，促进研究成果的应用和向产品的转化，提升在国家科技活动和国际学术方面的影响力。

  深圳大学1983年经国家教育部批准设立。建校37年，深圳大学紧随特区，锐意改革、加快速度进行发展。学校秉承“自立、自律、自强”的校训，形成了“特区大学、窗口大学、实验大学”的办学特色，形成了从学士、硕士到博士的完整人才教育培训体系以及多层次的科学研究和社会服务体系，慢慢的变成了一所学科齐全、设施完善、师资优良、管理规范的综合性大学。学校现有3920名教师，包含中国科学院、工程院院士23人，诺贝尔奖（生理和医学）获得者1人（短聘）及其他几个国家院士20余人。2019年，科研总经费超过14亿元；2020年国家自然科学基金项目获348项，稳居全国第16位、广东高校第2位；2019年获国家社科基金项目30项，位居全国第36位、广东高校第3位。深圳大学将继续立足深圳，依托粤港澳大湾区的经济社会持续健康发展，面向国际，以改革和创新的精神，培养高素质创新创业人才，坚持文化引领，强化创新驱动，实现内涵发展，为建设新时代人民满意的高水平特区大学而努力奋斗。

  为了促进更多师生对自然语言处理前沿进展的了解，帮助在校计算机及相关专业大学生成长和发展，CCF-NLP致力于让领域内的权威大牛们走进更多的高校，与师生做沟通和交流。这是成为中国NLP领域发展的迫切需求。自然语言处理专委会为此将举办一系列 CCF -NLP走进高校系列活动。CCF-NLP后续还将与更多高校合作，继续召开一系列的“走进高校”分享活动，进一步促进各高校之间的学术交流，推动科研合作发展，为 NLP 的研究添砖加瓦。

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