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    计算机与软件工程学院学术报告——面向低资源场景的信息抽取与知识图谱构建

    时间:2022-12-26 , 作者: ,点击量:10



    报告人:张日崇

    报告时间:20221228日上午100011:00

    参会方式:线上报告

    腾讯会议号:447-655-756


    报告人简介

    日崇博士,北京航空航天大学教授,长期从事自然语言处理、知识工程方向的研究工作,主持或参与国家科技部重大专项、国家自然科学基金项目等项目20余项,累计发表论文100余篇,多篇文章被图灵奖获得者引用,拥有授权专利30余项,获2018年电子学会技术发明一等奖。担任中国计算机学会计算机普及工委主任助理、自然语言处理专委会委员、《Computational Intelligence》编委、长期担任IJCAIAAAIACL等人工智能、自然语言处理领域国际学术会议程序委员会高级委员、委员。



    讲座简介:


    目前,大规模非结构化数据已经成为知识图谱构建的重要数据来源,作为主要工具的信息抽取模型主要借助深度学习方法实现。然而,由于深度学习模型对高质量训练数据的需求,大规模、高质量标注训练数据缺失的问题影响了信息抽取模型的效果,也限制了各类领域图谱的构建能力。本次报告将分享报告人在的低资源(少量标注数据场景)下自然语言语义理解的方法,主要包括从特征增强和特征迁移的角度进行的数据混合增强、语法信息融合和跨领域迁移等系列建模方法,从而降低语义理解模型对领域标注的依赖,提升语义理解的准确性和应用范围。