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本周是将门技术社群的第157期线上分享。

6月13日晚9点，我们将邀请蒙特利尔大学在读博士生沈驿康，为大家带来关于“自然语言模型和无监督语法分析”的分享。此次分享将探讨如何利用无监督语法分析任务找到有效的归纳偏置，并回顾近年来无监督语法分析领域的相关工作。

活动信息

主题：自然语言模型和无监督语法分析
嘉宾：蒙特利尔大学在读博士生 沈驿康
时间：6月13日（周四）21:00
地点：将门创投斗鱼直播间

分享提纲

对于自然语言处理，当前的主要方法依赖于大规模无监督数据预训练和参数丰富的模型。这些方法基于迁移学习和表示学习框架，在许多任务上取得了很好的效果。然而，这种方法需要大量的训练数据，远远超过了人类掌握自然语言所需的数据量，同时很多研究对这种模型的泛化能力和理解某些语法现象的能力提出了质疑。

本次分享旨在通过结合自然语言模型和无监督语法分析任务，探索自然语言建模所需的合理归纳偏置，从而提升模型理解和语言内在结构的能力。同时，还将回顾无监督语法分析领域近几年的相关工作，并进一步讨论语法结构在自然语言处理任务中的潜在提升作用。

嘉宾介绍

沈驿康

蒙特利尔大学在读博士

沈驿康是加拿大蒙特利尔大学的博士三年级学生，同时也是Mila实验室的成员，导师是Aaron Courville教授。他于2016年在北京航空航天大学获得计算机科学硕士学位，2013年获得计算机科学与技术专业的工学学士学位。

他的主要研究方向包括自然语言处理和深度学习，涵盖了自然语言模型、语法分析和深度学习。他是最早将深度学习方法应用于无监督语法分析的研究人员之一，并在2018年提出了一种基于语法距离的新语法解析器。随后在ICLR 2019发表论文，提出了有序神经元，并获得了最佳论文奖。

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