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包郵 現(xiàn)代自然語(yǔ)言生成

出版社：電子工業(yè)出版社出版時(shí)間：2021-01-01
開(kāi)本： 26cm 頁(yè)數(shù)： 14,258頁(yè)
中 圖 價(jià):¥38.9(4.9折) 定價(jià)  ¥79.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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現(xiàn)代自然語(yǔ)言生成 版權(quán)信息

現(xiàn)代自然語(yǔ)言生成 本書(shū)特色

清華大學(xué) 張鈸 院士 作序創(chuàng)新工場(chǎng)首席科學(xué)家周明博士、ACL/IEEE Fellow 李航博士、ACM/AAAI/IEEE Fellow劉兵教授聯(lián)袂力薦

現(xiàn)代自然語(yǔ)言生成 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)總結(jié)了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的現(xiàn)代自然語(yǔ)言生成的基本思想、模型和框架。內(nèi)容包括: 自然語(yǔ)言生成的研究背景 ; 從統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言建模 ; 基于RNN的語(yǔ)言生成模型等。

現(xiàn)代自然語(yǔ)言生成 目錄

第1 章自然語(yǔ)言生成的研究背景． ． ． ． ． ． ． 1
1．1 自然語(yǔ)言生成的背景概述． ． ． ． ． ． ． 1
1．2 基本定義與研究范疇． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．2
1．3 自然語(yǔ)言生成與自然語(yǔ)言理解． ． ．3
1．4 傳統(tǒng)的模塊化生成框架． ． ． ． ． ． ． ． ． 4
1．5 端到端的自然語(yǔ)言生成框架． ． ． ． ． 7
1．6 典型的自然語(yǔ)言生成任務(wù)． ． ． ． ． ． ． 9
1．7 自然語(yǔ)言生成的可控性． ． ． ． ． ． ． ． 12
1．8 本書(shū)結(jié)構(gòu)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 14
第2 章從統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言建模． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 15
2．1 統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 15
2．1．1 基本原理． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 15
2．1．2 平滑技術(shù)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 17
2．1．3 語(yǔ)言模型評(píng)價(jià)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 19
2．1．4 統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的缺點(diǎn)． ． ． ． ． ． ． ． 20
2．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 21
2．2．1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型． ． ． ． ． ． 21
2．2．2 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)語(yǔ)言模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 24
2．2．3 基于Transformer 的神經(jīng)語(yǔ)言模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 24
2．3 靜態(tài)詞向量模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 26
2．3．1 分布假設(shè)與分布式表示． ． ． ． ． ． 26
2．3．2 詞向量模型CBOW 和Skip-gram． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．27
2．3．3 詞向量模型訓(xùn)練優(yōu)化：負(fù)采樣． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．30
2．3．4 詞向量模型訓(xùn)練優(yōu)化：層次化softmax ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 31
2．3．5 靜態(tài)詞向量的缺陷． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 32
2．4 語(yǔ)境化語(yǔ)言表示模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 33
2．4．1 ELMo ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 34
2．4．2 BERT ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 36
2．4．3 XLNet． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．38
2．5 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 39
第3 章基于RNN 的語(yǔ)言生成模型． ． ．41
3．1 RNN 的基本原理． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 41
3．2 RNN 的訓(xùn)練算法． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 42
3．3 長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與門(mén)控循環(huán)單元． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 45
3．4 RNN 的架構(gòu)設(shè)計(jì)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 47
3．4．1 多層RNN ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 47
3．4．2 雙向RNN ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 48
3．5 基于RNN 的語(yǔ)言模型． ． ． ． ． ． ． ． 48
3．5．1 模型結(jié)構(gòu)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 49
3．5．2 主要問(wèn)題． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 50
3．5．3 模型改進(jìn)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 51
3．6 序列到序列模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 52
3．6．1 基本原理． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 52
3．6．2 模型結(jié)構(gòu)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 53
3．6．3 注意力機(jī)制． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 54
3．7 解碼器的解碼方法． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 57
3．7．1 基于搜索的解碼方法． ． ． ． ． ． ． ． 59
3．7．2 基于采樣的解碼方法． ． ． ． ． ． ． ． 61
3．8 序列到序列模型存在的問(wèn)題． ． ． ．64
3．9 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 65
第4 章基于Transformer 的語(yǔ)言生成模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 66
4．1 Transformer 模型的基本原理． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 66
4．1．1 多頭注意力機(jī)制． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 66
4．1．2 Transformer 基本單元． ． ． ． ． ． 69
4．2 基于Transformer 的編碼器―解碼器結(jié)構(gòu)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 71
4．2．1 基本原理． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 71
4．2．2 位置編碼模塊． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 73
4．2．3 Transformer 編碼器． ． ． ． ． ． ． ． 74
4．2．4 Transformer 解碼器． ． ． ． ． ． ． ． 74
4．3 Transformer 模型與RNN 模型的比較． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 77
4．4 Transformer 模型問(wèn)題與解決方案． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 79
4．4．1 長(zhǎng)距離依賴(lài)問(wèn)題． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 79
4．4．2 運(yùn)算復(fù)雜度問(wèn)題． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 81
4．5 基于Transformer 的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言生成模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 85
4．5．1 GPT 模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．86
4．5．2 GPT-2 和GPT-3 ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 88
4．5．3 GPT 模型的擴(kuò)展． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 90
4．6 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 92
第5 章基于變分自編碼器的語(yǔ)言生成模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 93
5．1 自編碼器． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 93
5．2 變分自編碼器． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 94
5．3 條件變分自編碼器． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 98
5．4 解碼器設(shè)計(jì)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 100
5．5 變分自編碼器在語(yǔ)言生成
任務(wù)上的應(yīng)用實(shí)例． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．102
5．5．1 含類(lèi)別約束的條件變分自編碼器模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 102
5．5．2 含隱變量序列的條件變分自編碼器模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 104
5．6 主要問(wèn)題及解決方案． ． ． ． ． ． ． ． ． 107
5．6．1 隱變量消失． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．107
5．6．2 可解釋性增強(qiáng)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．109
5．7 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 111
第6 章基于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言生成模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 113
6．1 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的背景． ． ． ． ． ． ． 113
6．2 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理． ． ．115
6．3 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)． ． ．118
6．4 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化問(wèn)題． ． ．120
6．4．1 使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．120
6．4．2 使用近似方法訓(xùn)練生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．123
6．5 生成式對(duì)抗模型在文本與圖像中的區(qū)別． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 126
6．6 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用． ． ． ． ． ． ． 128
6．6．1 對(duì)話(huà)生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．128
6．6．2 無(wú)監(jiān)督的風(fēng)格遷移． ． ． ． ． ． ． ． ． 129
6．7 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 130
第7 章非自回歸語(yǔ)言生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 131
7．1 基本原理． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 131
7．1．1 適用場(chǎng)景的問(wèn)題定義． ． ． ． ． ． ． 131
7．1．2 自回歸模型和非自回歸模型． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 132
7．1．3 模型結(jié)構(gòu)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．132
7．2 非自回歸模型的挑戰(zhàn)． ． ． ． ． ． ． ． ． 136
7．2．1 一對(duì)多問(wèn)題． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．136
7．2．2 內(nèi)部依賴(lài)問(wèn)題． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．137
7．3 非自回歸模型的改進(jìn)． ． ． ． ． ． ． ． ． 138
7．3．1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 138
7．3．2 模型理論的改進(jìn)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 139
7．3．3 后處理的方法． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．142
7．3．4 半自回歸方法． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．143
7．4 應(yīng)用與拓展． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 144
7．5 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 145
第8 章融合規(guī)劃的自然語(yǔ)言生成． ． ． ． ．146
8．1 數(shù)據(jù)到文本生成任務(wù)中的規(guī)劃． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 147
8．1．1 數(shù)據(jù)到文本生成任務(wù)的定義． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 147
8．1．2 傳統(tǒng)的模塊化方法． ． ． ． ． ． ． ． ． 149
8．1．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．150
8．2 故事生成任務(wù)中的規(guī)劃． ． ． ． ． ． ． 158
8．2．1 故事生成任務(wù)的定義． ． ． ． ． ． ． 158
8．2．2 傳統(tǒng)方法． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．159
8．2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．160
8．3 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 163
第9 章融合知識(shí)的自然語(yǔ)言生成． ． ． ． ．164
9．1 引入知識(shí)的動(dòng)機(jī)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 164
9．2 引入知識(shí)面臨的挑戰(zhàn)． ． ． ． ． ． ． ． ． 165
9．3 知識(shí)的編碼與表示． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．166
9．3．1 結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 167
9．3．2 非結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示． ． ． ． ． ． ． ． ． 170
9．4 融合知識(shí)的解碼方法． ． ． ． ． ． ． ． ． 172
9．4．1 拷貝網(wǎng)絡(luò)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．172
9．4．2 生成式預(yù)訓(xùn)練． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．174
9．5 應(yīng)用實(shí)例． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 175
9．5．1 基于多跳常識(shí)推理的語(yǔ)言生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．175
9．5．2 故事生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．180
9．6 發(fā)展趨勢(shì)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 185
9．6．1 語(yǔ)言模型與知識(shí)的融合． ． ． ． ． 185
9．6．2 預(yù)訓(xùn)練模型與知識(shí)的融合． ． ． 186
9．7 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 189
第10 章常見(jiàn)的自然語(yǔ)言生成任務(wù)和數(shù)據(jù)資源． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 190
10．1 機(jī)器翻譯． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．190
10．1．1 常規(guī)機(jī)器翻譯． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．190
10．1．2 低資源機(jī)器翻譯． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 191
10．1．3 無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 192
10．2 生成式文本摘要． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 192
10．2．1 短文本摘要． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．192
10．2．2 長(zhǎng)文本摘要． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．193
10．2．3 多文檔摘要． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．193
10．2．4 跨語(yǔ)言文本摘要． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 193
10．2．5 對(duì)話(huà)摘要． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．194
10．2．6 細(xì)粒度文本摘要． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 195
10．3 意義到文本生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 195
10．3．1 抽象語(yǔ)義表示到文本生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．195
10．3．2 邏輯表達(dá)式到文本生成． ． ． ． 197
10．4 數(shù)據(jù)到文本生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 197
10．5 故事生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．200
10．5．1 條件故事生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．200
10．5．2 故事結(jié)局生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．201
10．5．3 故事補(bǔ)全． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．202
10．5．4 反事實(shí)故事生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 202
10．6 對(duì)話(huà)生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．203
10．6．1 常規(guī)對(duì)話(huà)生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．203
10．6．2 知識(shí)導(dǎo)引的對(duì)話(huà)生成． ． ． ． ． ． 204
10．6．3 個(gè)性化對(duì)話(huà)生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 206
10．6．4 情感對(duì)話(huà)生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．207
10．7 多模態(tài)語(yǔ)言生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 208
10．7．1 圖像描述生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．208
10．7．2 視頻描述生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．208
10．7．3 視覺(jué)故事生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．210
10．7．4 視覺(jué)對(duì)話(huà)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．210
10．8 無(wú)約束語(yǔ)言生成． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 211
10．9 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．213
第11 章自然語(yǔ)言生成的評(píng)價(jià)方法． ． ． 214
11．1 語(yǔ)言生成評(píng)價(jià)的角度． ． ． ． ． ． ． ． 215
11．2 人工評(píng)價(jià)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．216
11．2．1 人工評(píng)價(jià)的分類(lèi)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 216
11．2．2 標(biāo)注一致性． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．217
11．2．3 人工評(píng)價(jià)的問(wèn)題與挑戰(zhàn)． ． ． ． 219
11．3 自動(dòng)評(píng)價(jià)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．220
11．3．1 無(wú)需學(xué)習(xí)的自動(dòng)評(píng)價(jià)方法． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．222
11．3．2 可學(xué)習(xí)的自動(dòng)評(píng)價(jià)方法． ． ． ． 228
11．4 自動(dòng)評(píng)價(jià)與人工評(píng)價(jià)的結(jié)合． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 236
11．5 自動(dòng)評(píng)價(jià)與人工評(píng)價(jià)的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 238
11．5．1 Pearson 相關(guān)系數(shù)． ． ． ． ． ． ． ． 238
11．5．2 Spearman 相關(guān)系數(shù)． ． ． ． ． ． 239
11．5．3 Kendall 相關(guān)系數(shù)． ． ． ． ． ． ． ． 239
11．5．4 相關(guān)系數(shù)的顯著性． ． ． ． ． ． ． ． 240
11．6 本章小結(jié)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．240
第12 章自然語(yǔ)言生成的趨勢(shì)展望． ． ． 242
12．1 現(xiàn)狀分析． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．242
12．2 趨勢(shì)展望． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．245
參考文獻(xiàn)． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 249

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現(xiàn)代自然語(yǔ)言生成 作者簡(jiǎn)介

黃民烈，博士，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系長(zhǎng)聘副教授。主要研究興趣包括人工智能、自然語(yǔ)言處理，尤其是對(duì)話(huà)系統(tǒng)、語(yǔ)言生成。曾獲中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)（****）、中文信息學(xué)會(huì)漢王青年創(chuàng)新獎(jiǎng)，多次在國(guó)際主流會(huì)議獲得最佳或杰出論文獎(jiǎng)。研發(fā)對(duì)話(huà)系統(tǒng)平臺(tái)ConvLab和ConvLab-2，獲得NTCIR 2017年組織的短文本對(duì)話(huà)生成評(píng)測(cè)冠軍。擔(dān)任神經(jīng)領(lǐng)域頂級(jí)期刊TNNLS（SCI一區(qū)，影響因子>11）編委，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域頂級(jí)期刊TACL執(zhí)行編輯，多次擔(dān)任自然語(yǔ)言處理頂級(jí)會(huì)議ACL、EMNLP的領(lǐng)域主席或資深領(lǐng)域主席。

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