「PW Live」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。
信息检索模型旨在从大规模文本中抽取相关信息,是问答系统、事实验证以及对话系统等下游任务不可缺少的一个环节。近年来,随着神经网络的不断发展,神经信息检索模型在相关任务上取得了显著的提高,但仍然面临很多挑战。
本期 PW Live,我们邀请到来自清华大学自然语言处理组的博士生刘正皓,为大家带来神经信息检索的进展与挑战的主题分享。
对本期主题感兴趣的小伙伴,4 月 2 日(本周四)晚 8 点,我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。
分享提纲
本次报告将介绍神经信息检索模型的相关研究以及相关挑战,并介绍我们在这些方面作出一些探索。
本次分享的具体内容有:
信息检索的任务背景
神经信息检索模型及其挑战
融合知识的神经信息检索模型
神经信息检索模型预训练以及数据增广
嘉宾介绍
刘正皓 / 清华大学博士生
刘正皓,清华大学自然语言处理组博士研究生,师从孙茂松教授。主要研究方向为信息检索和问答系统。已在 ACL、WWW 等自然语言处理顶级会议发表数篇文章。
直播地址 & 交流群
本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行,扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后,嘉宾还将在直播交流群内实时 QA,在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「Live」,即可获取入群通道。
B 站直播间:
https://live.bilibili.com/14884511
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