本周為將門-TechBeat技術(shù)社區(qū)第217期線上Talk！

北京時(shí)間6月16日(周二)晚8點(diǎn)，騰訊高級研究員—武博文的talk將準(zhǔn)時(shí)在將門TechBeat技術(shù)社區(qū)上線！

他與大家分享的主題是“生成式對話系統(tǒng)中現(xiàn)存的問題與探索”，屆時(shí)將介紹生成式對話系統(tǒng)中現(xiàn)存的問題、分析背后的原因，并分享業(yè)界對于提升生成質(zhì)量的探索，也包括騰訊QQ研究團(tuán)隊(duì)在此方面的一些嘗試。

Talk·信息

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主題：生成式對話系統(tǒng)中現(xiàn)存的問題與探索

嘉賓：騰訊高級研究員 武博文

時(shí)間：北京時(shí)間?6月16日 (周二) 20:00

地點(diǎn)：將門TechBeat技術(shù)社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·提綱

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隨著近年來端到端文本生成任務(wù)的發(fā)展，生成式對話模型受到了業(yè)界的廣泛關(guān)注。然而，由于對話任務(wù)自身的特點(diǎn)，其又面臨著一些特有的有挑戰(zhàn)的問題，吸引了很多研究者從事相關(guān)的研究工作。

本次Talk將會(huì)介紹生成式對話系統(tǒng)中現(xiàn)存的問題以及背后原因的分析，另外會(huì)分享業(yè)界對于提升生成質(zhì)量的探索，也包括騰訊QQ研究團(tuán)隊(duì)在此方面的一些嘗試。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

• NeuralResponse Generation（NRG）Model，以及其面臨的問題和挑戰(zhàn)

• 深入問題和挑戰(zhàn)背后的原因

• 當(dāng)下提升模型學(xué)習(xí)效果、提高生成質(zhì)量的方法

• 模型自動(dòng)化評價(jià)方面的嘗試

Talk·提問交流

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方式 ①

掃描下方二維碼直接提問！問題被選中的小伙伴們將獲得一個(gè)紅包獎(jiǎng)勵(lì)！

方式 ②

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動(dòng)！留下你的打call??和問題??，和更多小伙伴們共同討論，說不定就被講者直接翻牌解答了呢！

你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會(huì)給予你相應(yīng)的i豆積分，近期還會(huì)有驚喜獎(jiǎng)勵(lì)哦！

Talk·觀看方式

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先來一段高燃預(yù)告片提前感受下吧！

完整版怎么看？

掃描下方二維碼，或復(fù)制鏈接https://datayi.cn/w/QPDx4rlP一鍵完成預(yù)約！上線后會(huì)在第一時(shí)間收到通知哦~

嘉賓介紹

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武博文，畢業(yè)于北京大學(xué)，目前就職于騰訊，在QQ研究部門擔(dān)任高級研究員。主要研究興趣為對話系統(tǒng)、問答，曾在ACL、NAACL、COLING等自然語言處理頂會(huì)上發(fā)表論文數(shù)篇，在Kaggle Quora Question Pairs比賽中獲得金牌。?

關(guān)于TechBeat社區(qū)

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