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【导读】西湖大学的张岳博士在EMNLP2018会议上进行了题为《联合模型在自然语言处理中的应用》的专题讲座。

自然语言处理中的许多任务通常包含多个步骤。例如，分词是许多中文处理任务的基础。每个步骤都可以单独建模，形成一个多部分模型。然而，这样的模型有两个主要缺点：一是不同步骤之间的错误会相互传播；二是不同步骤之间难以共享信息。为了应对这些问题，联合模型被提出。构建联合模型面临的两大挑战包括：一是不同步骤的搜索空间组合带来的算法挑战；二是如何实现不同步骤间的信息共享。本次讲座探讨了联合模型在各种自然语言处理任务中的应用，从统计模型到神经网络模型都有所涉及。基于图的方法和基于转换的方法也被讨论。

张岳博士简介：

张岳博士于2003年获得清华大学计算机科学专业的学士学位，2006年获得牛津大学计算机科学专业的硕士学位，2009年获得牛津大学计算机科学专业的博士学位。他曾在剑桥大学从事博士后研究，并于2012年至2018年在新加坡科技与设计大学担任助理教授。目前，他已计划全职回国工作。

更多信息，请访问张岳博士的个人主页： - 个人主页1 - 个人主页2

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