應(yīng)計算機學(xué)院多媒體計算研究所邀請，2019年5月22日，美國IBMWatson Research Center吳凌飛研究員來我院做了題為“Graph2Seq：自然語言處理中的從圖到序列學(xué)習(xí)”的學(xué)術(shù)報告。多媒體計算研究所胡珍珍老師主持了報告會。太陽集團tyc5997相關(guān)研究方向的老師和研究生參加了報告會。
在報告會上，吳凌飛博士首先介紹了自然語言處理中Seq2Seq技術(shù)的發(fā)展及其局限性。隨后，吳凌飛博士主要介紹了其研究團隊提出的Graph2Seq模型。Graph2Seq可以看作是一個廣義的圖輸入Seq2Seq模型，它是一種通用的端到端的神經(jīng)編解碼器結(jié)構(gòu)，它對輸入圖進行編碼，并對目標序列進行解碼。在本次講座中，吳凌飛研究員首先介紹Graph2Seq模型，然后討論如何在不同的NLP任務(wù)中應(yīng)用該模型。報告會結(jié)束后，在座師生就感興趣的話題和吳凌飛博士進行了深入交流。
吳凌飛博士是IBM全球研究院總部（IBM T.J. Watson Research Center) 研究員，威廉瑪麗大學(xué)計算機系博士，主要研究方向為機器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))、表征學(xué)習(xí)和自然語言處理的交叉領(lǐng)域，尤其是快速發(fā)展的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在新的應(yīng)用領(lǐng)域和任務(wù)上的擴展。吳博士已經(jīng)發(fā)表30多篇頂尖雜志和會議，合作了13項美國專利。
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