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直播预告 | 哈工大HIT-SCIR实验室专场二

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4月9日晚7:30-9:00

AI TIME特别邀请了两位优秀的讲者跟大家共同开启哈工大HIT-SCIR实验室专场二!


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★ 邀请嘉宾 ★

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覃立波哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心(SCIR)博士三年级研究生,导师为车万翔教授。研究方向为任务型对话系统等。相关研究成果发表在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI、COLING等会议上,曾获百度奖学金,字节跳动奖学金等,个人主页:http://ir.hit.edu.cn/~lbqin/。


报告题目:

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基于图网络显式建模的

对话行为识别和情感识别的联合学习


摘要:


在对话系统中,对话行为识别和情感分类是捕获对话者意图的两个相关任务,其中对话行为可以捕获显式的意图,情感可以表达隐性的意图。其中上下文信息(contextual information)和相互交互信息(mutual interaction information)是这两个相关任务的关键因素。但是,现有方法都无法同时考虑这两个重要的信息。


为了解决这个问题,在本文中,我们提出了一个协同交互图注意力网络 (Co-GAT) 来联合建模这两个任务。核心模块是我们提出的协同交互图交互层,可以在统一的图网络中构建跨历史连接 (cross-utterances connection)和跨任务连接 (cross-tasks connection)。我们的模型在两个公开的数据集达到了SOTA性能。此外,我们发现上下文和相互交互信息的贡献与预训练模型并不完全重叠,在多种预训练模型上(BERT,RoBERTa,XLNet) 均取得了性能提升。


论文标题:

Co-GAT: A Co-Interactive Graph Attention Network for Dialog Act Recognition and Sentiment Classification


论文链接:

https://arxiv.org/pdf/2010.00190.pdf



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王少磊:哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心(SCIR)五年级博士研究生,导师为车万翔教授。研究方向包括实体与关系联合抽取、文本顺滑、语法纠错等。相关研究成果发表在EMNLP、AAAI、IJCAI、COLING等会议上,个人主页:http://ir.hit.edu.cn/~slwang/。


报告题目:

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结合自训练和自监督学习的

无监督文本顺滑研究


摘要:


目前大部分在文本顺滑(Disfluency Detection)任务上的工作都严重依赖人工标注数据。有一些工作尝试用自监督方法(self-supervised)来缓解这个问题,但是他们的方法仍然依赖于有标注数据。在本工作中,我们首次尝试用无监督的方法来解决文本顺滑问题。我们通过结合自学习(self-training)和自监督两种方法,在不采用任何有标注训练数据的情况下,取得了跟目前最好的有监督方法接近的效果。


论文标题:

Combining Self-Training and Self-Supervised Learning for Unsupervised Disfluency Detection


论文链接:

https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.142.pdf



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陆鑫哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心(SCIR)一年级博士研究生,导师为秦兵教授、赵妍妍副教授,主要研究方向为文本情感分析、对话情感。


报告题目:

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基于迭代情绪交互网络的对话情绪识别


摘要:


本工作研究的任务是对话情绪识别,旨在识别对话中所有话语的情绪。考虑到对话中的话语情绪是相互影响的,现有工作通常都建模对话上下文的内容,以此来隐式地建模话语的情绪交互,但这种做法常被语言中的复杂表达所干扰,导致情绪交互变得不可靠。我们注意到话语的情绪标签可以提供显式且精确的情绪交互,但情绪标签在测试阶段是不可获得作为输入的。为了解决这个问题,我们提出了一个迭代情绪交互模型,该模型使用迭代预测的情绪标签代替真实情绪标签,在迭代过程中不断更正预测并反馈输入,实现逐步增强的显式情绪交互。实验结果表明,使用迭代预测标签有效地保留了显式建模的性能优势,并在迭代过程中可以实现有效的预测修正。最终,我们的方法在两个公开数据集上取得了当时最好的结果。


论文标题:

An Iterative Emotion Interaction Network for Emotion Recognition in Conversations


论文链接:

https://www.aclweb.org/anthology/2020.coling-main.360/


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