直播预告：基于强化学习的关系抽取和文本分类 | PhD Talk #18

「PhD Talk」是 PaperWeekly 的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。这是第 18 期「PhD Talk」

随着强化学习在机器人和游戏 AI 等领域的成功，该方法也引起了越来越多的关注。本期 PhD Talk，来自清华大学计算机系的博士生冯珺，将介绍如何利用强化学习技术，更好地解决自然语言处理中的两个经典任务：关系抽取和文本分类。

在关系抽取任务中，尝试利用强化学习，解决远程监督方法自动生成的训练数据中的噪音问题。在文本分类任务中，利用强化学习得到更好的句子的结构化表示，并利用该表示得到了更好的文本分类效果。本次分享的两个工作均发表于 AAAI2018。

嘉宾介绍

冯珺，清华大学计算机系博士五年级，师从朱小燕和黄民烈教授，主要研究方向为知识图谱，强化学习。目前已在 AAAI，COLING，WSDM 等国际会议上发表多篇文章。

          

PhD Talk

 

基于强化学习的

关系抽取和文本分类

清华大学博士生冯珺

内容分享√在线Q&A√

活动形式：PPT直播

 

 活动时间 

11 月 22 日（周三）20:00-21:00

45 min 分享 + 15 min Q&A

长按识别二维码，进入直播间

*或使用斗鱼App搜索「1743775」

往期回顾

 

基于双语主题模型的跨语言层次分类体系匹配

东南大学高桓：知识图谱表示学习

带多分类判别器的GAN模型

多源信息表示学习在知识图谱中的应用

关于PaperWeekly

PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域，欢迎在公众号后台点击「交流群」，小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。

▽ 点击 | 阅读原文 | 加入社区