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自然语言处理
针对开放条件下基于深度学习的自然语言处理健壮性不高、推理能力弱以及可解释性差等核心挑战,探索从数据驱动到知识驱动的范式跃迁,联合北京地区高校、科研机构与企业的优秀学者联合攻关,围绕大数据和富知识驱动的自然语言处理理论、方法与系统开展研究,形成国际学术影响力。
科研团队介绍
研究成果展示
基于深度学习的语言教学智能辅助工具及开放平台
孙茂松团队
多模态北京旅游知识图谱
李涓子团队
类人机器语言能力评测指标体系
穗志方团队
多样化文本复述生成
万小军团队
基于遮挡-对齐的自监督词语对齐方法
刘洋团队
长文本机器阅读理解
何晓冬团队
面向预训练模型的全流程高效计算框架CPM-2
刘知远团队
大规模预训练语言模型作为知识库的系统分析
韩先培团队
基于对偶学习的风格对话生成
严睿团队
基于参数分化的多语言机器翻译
张家俊团队
基于跨模态检索中语言关系和视觉关系间一致性原则的正则化训练方法
孙栩团队