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哈工大SCIR博士生覃立波获2021年“微软学者”称号
我中心博士生覃立波获2021年“微软学者”称号
哈工大SCIR两位博士生景东、王宇轩顺利通过博士学位答辩
2021年9月27日上午,哈工大社会计算与信息检索研究中心两位博士生景东、王宇轩顺利通过博士学位论文答辩。秦兵教授担任答辩委员会主席。
王宇轩博士论文题目为《中文语义依存图分析技术及应用研究》,导师为车万翔教授,研究方向为自然语言处理、依...
哈工大SCIR两位博士生景东、王宇轩顺利通过博士学位答辩
2021年9月27日上午,哈工大社会计算与信息检索研究中心两位博士生景东、王宇轩顺利通过博士学位论文答辩。秦兵教授担任答辩委员会主席。 王宇轩博士论文题目为《中文语义依存图分析技术及应用研究》,导师为车万翔教授,研究方向为自然语言处理、依...哈工大SCIR博士生徐俊顺利通过博士学位答辩
2021年9月26日上午,哈工大社会计算与信息检索研究中心博士生徐俊顺利通过博士学位论文答辩。计算学部秦兵教授担任答辩委员会主席。
徐俊博士导师为王海峰教授,副导师为车万翔教授,研究方向为自然语言处理、开放域对话系统。徐俊博士论文题目为《...
哈工大SCIR博士生徐俊顺利通过博士学位答辩
2021年9月26日上午,哈工大社会计算与信息检索研究中心博士生徐俊顺利通过博士学位论文答辩。计算学部秦兵教授担任答辩委员会主席。 徐俊博士导师为王海峰教授,副导师为车万翔教授,研究方向为自然语言处理、开放域对话系统。徐俊博士论文题目为《...哈工大SCIR 6篇主会/2篇Findings/1篇Demo 共9篇长文被EMNLP 2021录用
EMNLP 2021(The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)将于2021年11月7日至11日以在线会议的形式举办。EMNLP是计算语言...
哈工大SCIR 6篇主会/2篇Findings/1篇Demo 共9篇长文被EMNLP 2021录用
EMNLP 2021(The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)将于2021年11月7日至11日以在线会议的形式举办。EMNLP是计算语言...赛尔原创 | 首个任务型对话系统中生成模块资源库Awesome-TOD-NLG-Survey开源!
我们整理开源了一个仓库,详细、全面地总结了 NLG 领域发展过程中的工作,包括方法分类和相关的开源资源,并且涵盖了一些前沿方向的讨论。我们希望该工作能够对促进该领域发展贡献力量,也相信该资源库值得对 NLG 领域感兴趣的同学们了解和关注。
赛尔原创 | 首个任务型对话系统中生成模块资源库Awesome-TOD-NLG-Survey开源!
我们整理开源了一个仓库,详细、全面地总结了 NLG 领域发展过程中的工作,包括方法分类和相关的开源资源,并且涵盖了一些前沿方向的讨论。我们希望该工作能够对促进该领域发展贡献力量,也相信该资源库值得对 NLG 领域感兴趣的同学们了解和关注。赛尔原创@ACL 2021 | 开放域对话结构发现
本文录用于ACL 2021。本文设计了一种自监督的对话结构发现模型。实验结果表明,自监督的DVAE-GNN模型能发现有意义的层次化对话结构,且对话结构图对于提升多轮对话连贯性等有重要作用。
赛尔原创@ACL 2021 | 开放域对话结构发现
本文录用于ACL 2021。本文设计了一种自监督的对话结构发现模型。实验结果表明,自监督的DVAE-GNN模型能发现有意义的层次化对话结构,且对话结构图对于提升多轮对话连贯性等有重要作用。CCL2021学生研讨会!如何诞生Idea!如何跟审稿人Rebuttal!如何写自己的第一篇顶会文章等抢先看!
CCL2021学生研讨会将于8月13日精彩呈现。我中心博士生覃立波担任本次研讨会的联合主席,并且带来题为浅谈科研中第一个Idea的诞生历程的报告;我中心博士生冯夏冲主持Panel讨论,浅谈科研的那些事。
CCL2021学生研讨会!如何诞生Idea!如何跟审稿人Rebuttal!如何写自己的第一篇顶会文章等抢先看!
CCL2021学生研讨会将于8月13日精彩呈现。我中心博士生覃立波担任本次研讨会的联合主席,并且带来题为浅谈科研中第一个Idea的诞生历程的报告;我中心博士生冯夏冲主持Panel讨论,浅谈科研的那些事。哈工大SCIR《自然语言处理:基于预训练模型的方法》一书出版
由哈工大社会计算与信息检索研究中心(SCIR)多位学者编写的《自然语言处理:基于预训练模型的方法》一书正式出版。
哈工大SCIR《自然语言处理:基于预训练模型的方法》一书出版
由哈工大社会计算与信息检索研究中心(SCIR)多位学者编写的《自然语言处理:基于预训练模型的方法》一书正式出版。赛尔原创@ACL Findings | 基于高质量对抗样本的依存分析器鲁棒性探究
现有的针对依存分析任务的对抗攻击基本都集中于攻击方法本身,而忽略了较低的对抗样本质量。为了解决该问题,我们提出了一种方法,使用更多生成方法和更严格的过滤器来生成高质量的对抗样本,并使用对抗学习和模型融合方法有效提高了分析器的鲁棒性。
赛尔原创@ACL Findings | 基于高质量对抗样本的依存分析器鲁棒性探究
现有的针对依存分析任务的对抗攻击基本都集中于攻击方法本身,而忽略了较低的对抗样本质量。为了解决该问题,我们提出了一种方法,使用更多生成方法和更严格的过滤器来生成高质量的对抗样本,并使用对抗学习和模型融合方法有效提高了分析器的鲁棒性。赛尔原创@ACL 2021 | 基于一致性正则的跨语言微调方法
本文录用于ACL 2021。跨语言微调指通过在源语言标注数据微调跨语言模型,使得任务的监督信息能够迁移到其他目标语言。本文提出了xTune方法,通过两种一致性正则来更好地利用跨语言增广数据,从而提升多种下游任务中跨语言微调的性能。