赛尔讲坛第3期 | 清华大学刘知远副教授讲座成功举办

2019年07月02日

2019年6月29日上午8:30，哈工大社会计算与信息检索研究中心（哈工大SCIR）邀请到了清华大学刘知远副教授为我中心全体在校师生带来学术讲座。

本次“赛尔讲坛”在哈尔滨工业大学正心楼举行，刘知远副教授的报告主题为《知识指导的自然语言处理》，讲坛由我中心丁效老师主持。

刘知远副教授作报告作为典型的数据驱动方法，深度学习面临可解释性不强等难题，如何将人类积累的大量语言知识和世界知识引入深度学习模型，是改进NLP深度学习模型性能的重要方向，同时也面临很多挑战。在本次报告中，刘知远老师提出了一种深度学习加知识图谱的双向驱动的自然语言处理技术体系。其中，刘知远老师介绍了HowNet以及利用HowNet中的义原知识对深度学习进行指导所得出的成果，例如融合义原知识的词义表示学习、融合义原知识的神经语言模型等均达到了SOTA的结果。此外，刘知远老师还提出了基于知识图谱的知识表示学习，介绍了知识指导的实体细粒度分类、知识指导的神经网络文档排序、知识指导的预训练语言模型等技术，表明了世界知识对于富知识文本深度理解具有重要意义，目前较好的解决方案就是知识表示学习。

我中心老师同学听刘知远副教授作报告讲座过后，刘知远老师又同社会计算与信息检索研究中心的师生在正心楼进行了座谈。刘知远老师又对老师和学生的问题给予了耐心细致的解答。老师同学的提问包括怎么培养本科生快速入门、本科生在实验室中应该怎样学习、博士怎么在自己的方向上不断挖掘新的东西等等，刘知远老师从自身的经历、理论、细节等角度出发，与老师同学们进行了深入的讨论，大家都受益匪浅。

我中心同学发言提问座谈过后，刘知远副教授访问社会计算与信息检索研究中心。

刘知远副教授访问哈工大SCIR实验室刘知远副教授与我中心教师合影
讲者简介：
刘知远，清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011年获得清华大学博士学位，已在ACL、IJCAI、AAAI等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文60余篇，Google Scholar统计引用超过4,800次。承担多项国家自然科学基金。曾获清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文、清华大学优秀博士后、中文信息学会青年创新奖，入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”中国区榜单（MIT TR-35 China）、中国科协青年人才托举工程、中国计算机学会青年学者提升计划。担任中文信息学会青年工作委员会执委、副主任，中文信息学会社会媒体处理专委会委员、秘书长，SCI期刊Frontiers of Computer Science青年编委，ACL、EMNLP、COLING、IJCNLP领域主席。