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赛尔讲坛第12期｜中山大学梁小丹副教授讲座成功举办

2021年01月12日

2020年12月31日上午10:00，哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（哈工大SCIR）邀请到了中山大学梁小丹副教授为我中心全体在校师生带来线上的学术讲座。

梁小丹副教授

本次“赛尔讲坛”在哈尔滨工业大学科创大厦举行，梁小丹副教授的报告主题为《知识推理驱动的可解释语言问答和对话》，讲坛由我中心刘铭副教授主持。

报告主题

在本次报告中，梁小丹副教授从认知系统讲起，介绍了可解释性AI及其在自然语言处理中的应用，并对医学对话系统及数学问题求解进行了详细的讲解。在医学对话系统方面，梁小丹副教授首先讲述了研究工作的出发点，即为什么需要医学对话系统。梁小丹副教授团队提出了一种图演化元学习框架，通过元训练得到疾病间较通用的元对话模型，使得其可以通过少量数据迁移到新的疾病上，同时在线图演化可以对外部知识图进行补充完善，并采用生成式的对话系统通过与用户的对话获得诊断所需要的症状实体，结合图神经网络进行医学知识图谱上的推理，将图上的实体融合到生成中，提高回复生成的准确性。此外，梁小丹副教授还介绍了两个医学对话的数据集MedDG、CovidDialog-CH以及用于开放域对话系统的自动评价指标GRADE。在数学问题求解方面，梁小丹副教授主要讲解了通过语义对齐的树结构求解数学应用题以及基于神经网络和知识逻辑推理的方法求解几何体问题。

讲座过后，我中心老师同学向梁小丹副教授请教了关于医学对话系统以及知识图谱的相关问题，梁小丹副教授对这些问题都给予了耐心细致的解答，大家都受益匪浅。

讲者简介：

梁小丹，中山大学副教授，曾在美国卡内基梅隆大学任职研究员。她的主要研究方向是可解释性认知智能及其在大规模视觉识别、自动机器学习和跨模态对话系统上的应用，在顶级期刊和会议发表了80多篇前沿论文，Google scholar引用次数6800余次。她曾担任ICCV 2019、CVPR 2020 Area Chair和CVPR 2021的Tutorial Chair（大会组委会成员）。她曾获得ACM中国优秀博士学位论文奖、CCF最佳博士学位论文奖、阿里巴巴达摩院青橙奖和ACL2019最佳展示论文提名奖。