· 智源学者

北京大学助理教授,他在人机对话、文本生成等自然语言处理技术领域取得突出成果,曾在“国际计算语言学协会年会(ACL)”等国际顶级会议和期刊上发表高水平论文100余篇,跟据2016至2019年的全球计算机科学家(CS Ranking)排名统计,他在人工智能、自然语言处理方向在国内学者中名列前茅。

拟研究方向:类人水平对话系统关键技术研究

随着自然语言处理技术的逐步发展,人机对话技术取得了长足的进步,在学术界和工业界均成为备受瞩目的焦点。同时,在对话系统的应用实践中遇到了诸多难题,存在着若干问题与挑战亟待解决。本项目将着眼人性化(Human-Like)人机对话的解决方案,拟使用基于深度学习的方法,使得系统通过海量对话语料的学习,具有类人对话的能力。本项目将在对话学习的过程中,更好的理解上下文信息,针对对话回应结果进行语义丰富度的控制,并加入多样性控制机制,融合个性化,使得对话系统的表现同人类的表现越来越接近。

本项目的研究,旨在针对人机对话系统做出一系列的原创性成果,使得对话内容具有更高相关性,更充实,更多样化,同时更个性化,达到类人对话的水平。为了支持上述需求,拟开展如下三方面的主要研究工作:多轮对话的上下文理解与建模技术、人机对话的语义丰富度控制技术、对话系统的用户个性化画像技术。

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