直播 | 蒙特利尔大学在读博士生沈驿康：自然语言模型和无监督语法分析

本周为 将门技术社群第 157 期 线上分享。

北京时间6月13日 晚 9点 ， 在将门技术社群， 我们很开心邀请到 蒙特利尔大学在读博士生 沈驿康 ， 他将与大家分享的主题是 “ 自然语言模型和无监督语法分析 ” ， 届时将介绍如何通过无监督语法分析任务来寻找有效的归纳偏置，同时回顾近几年无监督语法分析领域的相关工作。

活动信息

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主题： 自然语言模型和无监督语法分析

嘉宾： 蒙特利尔大学  在读博士生  沈驿康

时间：北京时间 6月13日（周四）21 :00

地点：将门创投斗鱼直播间

分享提纲

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对于自然语言的处理，目前的主流方法依赖于海量的无监督数据预训练和含有大量参数的模型。这类方法基于迁移学习和表征学习的框架，在很多任务上取得了非常好的效果。但是这类方法所需的大量训练数据也远远超过了人类掌握自然语言所需要的数据量，同时很多工作也对于这类模型的泛化和理解某些语法现象的能力表达了质疑。

本次分享的研究希望通过整合自然语言模型（language modeling）和无监督语法分析（unsupervised parsing）两个任务来探究自然语言建模所需要的合理归纳偏置，从而提升模型理解语言内在结构的能力。 同时回顾近几年无监督语法分析领域的相关工作，并且将进一步讨论语法结构在自然语言处理任务中可能带来的提升。

嘉宾介绍

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沈驿康

蒙特利尔大学 在读博士

沈驿康是加拿大蒙特利尔大学PhD三年级学生，Mila实验室的成员，师从于Aaron Courville教授。他2016年毕业于北京航天航空大学，获得计算机科学硕士学位；2013年于北航取得计算机科学与技术专业工学学士。

他的主要研究方向是 自然语言处理和深度学习 ， 包含自然语言模型，语法分析和深度学习。 他是 首先将深度学习方法成功应用于无监督语法分析的研究者之一 ，并于2018年提出一种全新的基于语法距离（syntactic distance）的语法解析器。随后在ICLR 2019发表论文提出有序神经元（Ordered Neurons），并获得 最佳论文奖 。

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-The End-

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