“NLP中的词向量表示技术及进展”主题培训顺利开展

浏览次数：           文章来源：           发布时间：2020-06-21

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　　为营造良好的学习氛围、提升员工知识和技能，2020年6月21日下午，中心在线上组织开展了内部培训。人工智能实验室博士后黄云龙以 “NLP中的词向量表示技术及进展”为题做报告，截至目前该讲座已有140人次线上观看学习。 

 

　　

 

　　黄博士为北京师范大学未来教育高精尖创新中心融合应用实验室博士后，毕业于清华大学中文系计算语言学方向，研究兴趣主要包括语义理论、语言理解的神经机制及计算模型等，目前主要研究内容为文本理解、文本纠错、作文自动评价。

　　讲座中，黄博士首先向大家介绍了词向量技术的重要性，词汇的向量化表示是自然语言处理的基础，是文本分析、情感分析、语义分析等任务的重要前提。词汇语义不可直接进行计算，而词向量技术通过采用不同的方法将词汇映射成为多维空间中的稠密向量，为计算机分析处理语义并完成更复杂的下游任务提供了可能。之后黄博士从经典的one-hot表示法到目前流行的Word2vec分布式表示方法对词向量技术发展历史及进展进行了介绍，让大家更深入详细的了解了词向量技术的“前因后果”。讲座后，黄博士就同事提出的问题进行

　　了解答和深入交流。

 

     讲座回放地址：

     http://https://www.eeo.cn/live.php?lessonKey=f5c01791a6f7ba93

 

供稿：行政办公室