报告题目：Learning Deep Neural Networks for Hard Natural Language Problems

报告摘要：Deep learning has revolutionized the way that many tasks are tackled in Natural Language Processing. The talk will cover some recent advances in deep learning for NLP, including embeddings, encoder-decoder architecture, attentions and language modelling. Then, I will introduce some of the research work in Monash NLP Group, which focuses on learning deep neural models for real world NLP problems. Some future NLP research directions will be mentioned in the end.

报告人介绍：刘铭，澳大利亚蒙纳士大学人工智能与数据科学系讲师，2019年博士毕业于蒙纳士大学。刘铭博士的主要研究方向有自然语言处理、深度学习、医疗数据分析、主动学习和弱监督学习。目前负责蒙纳士大学应用数据分析，数据挖掘以及自然语言处理的教学工作。 目前，其主要承担项目有墨尔本Alfred医院项目“Artificial Intelligence Automatic Fungal Disease Surveillance”，中国图书进出口总公司项目“科技文章及图书的自动摘要技术研究”。刘铭博士同时也担任ACL、EMNLP等自然语言处理领域会议审稿人。

报告时间：2020年1月6日 星期一 10：00am

报告地点：人工智能学院（中心校区行政楼601）

主办单位：人工智能学院