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[转载][开启注册] ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会(AIS 2020)

已有 39 次阅读 2020-5-16 21:08 |系统分类:科研笔记|文章来源:转载

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[开启注册] ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会(AIS 2020)

中国中文信息学会 今天


ACL、IJCAI和SIGIR是自然语言处理、人工智能和信息检索领域的顶级国际学术会议。AIS顶级会议论文报告会是由中国中文信息学会青年工作委员会主办的系列学术活动,自2017年起已连续举办四届。该活动邀请被三大顶级国际会议录用的文章作者进行报告交流,将三大会议的精彩内容融为一体,为国内学者和研究人员提供更快速更便捷的学习交流机会,往年会议吸引数千名专家学者和学生进行线上线下交流。


AIS 2020由北京智源人工智能研究院、美团点评承办,共征集三大会议论文共74篇,分为15个session,包含自然语言分析和应用、知识和推理、信息检索、推荐系统、机器翻译、情感分析、对话控制和生成、自然语言生成、语言模型和跨语言处理等热点研究问题和方向。


AIS 2020将于2020年5月23-24日以线上直播的形式召开。报名请扫描下方二维码进入官网报名,免费获取资格和直播提醒。




会议组织


刘康
AIS 2020主席

中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究员、博士生导师,北京智源人工智能研究院青年科学家,同时担任中国中文信息学会青年工作委员会主任、语言与知识计算专业委员会秘书长等。研究领域包括信息抽取、网络挖掘、问答系统等,同时也涉及模式识别与机器学习方面的基础研究。


黄书剑
AIS 2020程序委员会主席

南京大学计算机科学与技术系副教授,博士生导师,中文信息学会青年工作委员会执行委员,中文信息学会机器翻译专委会副主任。主要研究方向包括机器翻译、计算机辅助翻译、文本分析与理解、知识发掘等。


前沿报告嘉宾


车万翔

哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师,斯坦福大学访问学者,教育部青年长江学者,龙江学者“青年学者”,同时为中国中文信息学会计算语言学专业委员会委员、青年工作委员会副主任,中国计算机学会高级会员。


贾珈

清华大学计算机科学与技术系博士生导师、长聘副教授,同时担任中国计算机学会语音对话与听觉专委会秘书长、中文信息学会语音专业委员会秘书长,主要研究兴趣为情感计算。


兰艳艳

中科院计算所研究员,中国科学院大学特聘岗位教授,北京智源人工智能研究院青年科学家。主要研究方向为机器学习和信息检索,累计在相关领域重要会议和期刊发表论文30余篇,获得SIGIR2012的论文最佳学生论文奖和CIKM2017最佳论文Runnerup奖。



会议日程

详细版日程请点击阅读原文进入大会官网查看


开幕式

08:30-08:45

AIS 2020主席

刘康 | 中科院自动化所 

AIS 2020程序委员会主席 

黄书剑 | 南京大学


[ 08:45-09:00 ] ACL 2020研究趋势分析
车万翔 | 哈尔滨工业大学

09:00-09:15 ] IJCAI 2020研究趋势分析
贾珈 | 清华大学

09:15-09:30 ] SIGIR 2020研究趋势分析
兰艳艳 | 中科院计算所


Session 1:NLP分析与应用1  09:45-10:45

主持人邱锡鹏 | 复旦大学

[ 09:45-10:00 ] Improving Multimodal Named Entity Recognition via Entity Span Detection with Unified Multimodal Transformer

虞剑飞 | 南京理工大学计算机学院


[ 10:00-10:15 ] Efficient Second-Order TreeCRF for Neural Dependency Parsing

张宇 | 苏州大学


[ 10:15-10:30 ] Fast and Accurate Neural CRF Constituency Parsing

周厚全 | 苏州大学


[ 10:30-10:45 ] Domain Adaptation for Semantic Parsing

李泽昌 | 北京大学王选计算机研究所


Session 2:NLP分析与应用2  11:00-11:45

主持人:李正华 | 苏州大学


[ 11:00-11:15 ] A Top-down Neural Architecture towards Text-level Parsing of Discourse Rhetorical Structure

张龙印 | 苏州大学


[ 11:15-11:30 ] HyperCore: Hyperbolic and Co-graph Representation for Automatic ICD Coding

曹鹏飞 | 中科院自动化所


[ 11:30-11:45 ] MATINF: A Jointly Labeled Large-Scale Dataset for Classification, Question Answering and Summarization

许灿文 | 武汉大学


Session 3:知识与推理1  09:45-10:45

主持人:刘康 | 中科院自动化所


[ 09:45-10:00 ] Hierarchical Matching Network for Heterogeneous Entity Resolution

付成 | 中科院软件所


[ 10:00-10:15 ] Neighborhood Matching Network for Entity Alignment

吴雨婷 | 北京大学王选计算机研究所


[ 10:15-10:30 ] Global Structure and Local Semantics-Preserved Embeddings for Entity Alignment

聂浩 | 中科院软件所


[ 10:30-10:45 ] Degree-Aware Alignment for Entities in Tail

曾维新 | 国防科技大学


Session 4:知识与推理2 11:00-12:15

主持人冯岩松 | 北京大学


[ 11:00-11:15 ] NeuInfer: Knowledge Inference on N-ary Facts

官赛萍 | 中科院计算所


[ 11:15-11:30 ] Guided Generation of Cause and Effect

李忠阳 | 哈尔滨工业大学 约翰霍普金斯大学


[ 11:30-11:45 ] An Iterative Multi-Source Mutual Knowledge Transfer Framework for Machine Reading Comprehension

刘鑫 | 厦门大学 百度 UIU 小米 罗切斯特大学


[ 11:45-12:00 ] Attention as Relation: Learning Supervised Multi-head Self-Attention for Relation Extraction

陈少维 | 南开大学 中国科学技术大学


[ 12:00-12:15 ] Mucko: Multi-Layer Cross-Modal Knowledge Reasoning for Fact-based Visual Question Answering

于静 | 中国科学院信息工程研究所


Session5:信息检索1 09:45-10:45

主持人毛先领 | 北京理工大学


[ 09:45-10:00 ] Models Versus Satisfaction: Towards a Better Understanding of Evaluation Metrics
张帆 | 清华大学

[ 10:00-10:15 ] DVGAN: A Minimax Game for Search Result Diversification Combining Explicit and Implicit Features
刘炯楠 | 中国人民大学

[ 10:15-10:30 ] Encoding History with Context-aware Representation Learning for Personalized Search
周雨佳 | 中国人民大学

[ 10:30-10:45 ] Match^2: A Matching over Matching Model for Similar Question Identification
王子禛 | 中科院计算所


Session6:信息检索2 11:00-12:15

主持人任昭春 | 山东大学


[ 11:00-11:15 ] SetRank: Learning a Permutation-Invariant Ranking Model for Information Retrieval
庞亮 | 中科院计算所

[ 11:15-11:30 ] Reinfircemeng Learning to Rank with Pairwise Policy Gradient
曾玮 | 百度

[ 11:30-11:45 ] MLS^3RDUH: Deep Unsupervised Hashing via Manifold based Local Semantic Similarity Structure Reconstructing
Rong-Cheng Tu | 北京理工大学

[ 11:45-12:00 ] BERT-PLI: Modeling Paragraph-Level Interactions for Legal Case Retrieval
邵韵秋 | 清华大学 National Institute of Informatics

[ 12:00-12:15 ] A Quantum Interference Inspired Neural Matching Model for Ad-hoc Retrieval
高珲 | 天津大学智能与计算学部


Session7:机器翻译1 14:00-15:30

主持人苏劲松 | 厦门大学


[ 14:00-14:15 ] Efficient Context-Aware Neural Machine Translation with Layer-Wise Weighting and Input-Aware Gating
许鸿飞 | Saarland University / German Research Center for Artificial Intelligence

[ 14:15-14:30 ] Towards Making the Most of Context in Neural Machine Translation
郑在翔 | 南京大学 University of Edinburgh

[ 14:30-14:45 ] Towards Fully 8-bit Integer Inference for the Transformer Model
林野 | 东北大学

[ 14:45-15:00 ] On the Inference Calibration of Neural Machine Translation
王硕 | 清华大学 腾讯AI Lab

[ 15:00-15:15 ] Modeling Voting for System Combination in Machine Translation
黄轩成 | 清华大学

[ 15:15-15:30 ] Knowledge Distillation for Multilingual Unsupervised Neural Machine Translation
王瑞 | 日本NICT


Session8:机器翻译2 15:45-17:00

主持人王瑞 | 日本NICT


[ 15:45-16:00 ] Evaluating Explanation Methods for Neural Machine Translation
Jierui Li | 电子科技大学

[ 16:00-16:15 ] How Does Selective Mechansim Improve Self-Attention Networks?
耿昕伟 | 哈尔滨工业大学

[ 16:15-16:30 ] A Reinforced Generation of Adversarial Examples for Neural Machine Translation
邹威 | 南京大学,腾讯翻译君

[ 16:30-16:45 ] Knowledge Graphs Enhanced Neural Machine Translation
赵阳 | 中科院自动化所

[ 16:45-17:00 ] A Novel Graph-based Multi-modal Fusion Encoder for Neural Machine Translation
尹永竞 | 厦门大学


Session9:对话控制和生成1 14:00-15:30

主持人严睿 | 北京大学


[ 14:00-14:15 ] What If Bots Feel Moods? Towards Controllable Retrieval-based Dialogue Systems with Emotion-Aware Transition Networks
仇立松 | 北京大学

[ 14:15-14:30 ] EmoElicitor: An Open Domain Response Generation Model with User Emotional Reaction Awareness
李石峰 | 东北大学

[ 14:30-14:45 ]Modeling Topical Relevance for Multi-Turn Dialogue Generation
张海楠 | JD.com 中科院计算所

[ 14:45-15:00 ] Response-Anticipated Memory for On-Demand Knowledge Integration in Response Generation
田植良 | 香港科技大学 腾讯AI Lab

[ 15:00-15:15 ] Multi-Domain Dialogue Acts and Response Co-Generation
王凯 | 中山大学 阿里巴巴

[ 15:15-15:30 ] Enhancing Dialog Coherence with Event Graph Grounded Content Planning
徐俊 | 哈尔滨工业大学


Session10:对话控制和生成2 15:45-17:00

主持人:张伟男 | 哈尔滨工业大学


[ 15:45-16:00 ] Dialogue State Induction Using Neural Latent Variable Models

闵庆凯 | 西湖大学 哈尔滨工业大学 北京理工大学


[ 16:00-16:15 ] MIE: A Medical Information Extractor towards Medical Dialogues

张元哲 | 中科院自动化所


[ 16:15-16:30 ] Few-shot Slot Tagging with Collapsed Dependency Transfer and Label-enhanced Task-adaptive Projection Network

侯宇泰 | 哈尔滨工业大学


[ 16:30-16:45 ] A Contextual Hierarchical Attention Network with Adaptive Objective for Dialogue State Tracking

单勇 | 中科院计算所 腾讯微信模式识别中心


[ 16:45-17:00 ] Dynamic Fusion Network for Multi-Domain End-to-end Task-Oriented Dialog

覃立波 | 哈尔滨工业大学 西湖大学


Session11:推荐系统 14:00-15:30

主持人李晨亮 | 武汉大学


[ 14:00-14:15 ] Sequential Recommendation with Self-Attentive Multi-Adversarial Network

任瑞阳 | 中国人民大学


[ 14:15-14:30 ] KERL: A Knowledge-Guided Reinforcement Learning Model for Sequential Recommendation

范钰 | 北京邮电大学


[ 14:30-14:45 ] Joint Item Recommendation and Attribute Inference: An Adaptive Graph Convolutional Network Approach

杨永晖 | 合肥工业大学


[ 14:45-15:00 ] Global Context Enhanced Graph Nerual Networks for Session-based Recommendation

王子扬 | 华中科技大学


[ 15:00-15:15 ] CATN: Cross-Domain Recommendation for Cold-Start Users via Aspect Transfer Network

赵程 | 武汉大学


[ 15:15-15:30 ] Meta Matrix Factorization for Federated Rating Predictions

林于杰 | 山东大学


Session12:自然语言生成1 09:00-10:30

主持人:黄民烈 | 清华大学


[ 09:00-09:15 ] Structural Information Preserving for Graph-to-Text Generation

Linfeng Song | Tencent AI lab


[ 09:15-09:30 ] A Span-based Linearization for Constituent Trees

韦阳 | 华东师范大学


[ 09:30-09:45 ] Pre-train and Plug-in: Flexible Conditional Text Generation with Variational Auto-Encoders

许灿文 | 武汉大学


[ 09:45-10:00 ] Evaluating Natural Language Generation via Unbalanced Optimal Transport

陈奕梦 | 中国科学院数学与系统科学研究院


[ 10:00-10:15 ] Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Summarization

王丹青 | 复旦大学


[ 10:15-10:30 ] Extractive Summarization as Text Matching

钟鸣 | 复旦大学


Session13:自然语言生成2 10:45-12:00

主持人:张家俊 | 中科院自动化所


[ 10:45-11:00 ] Exploring Bilingual Parallel Corpora for Syntactically Controllable Paraphrase Generation
刘明童 | 北京交通大学

[ 11:00-11:15 ] Exploring Contextual Word-level Style Relevance for Unsupervised Style Transfer
周楚伦 | 厦门大学

[ 11:15-11:30 ] Semantic Graphs for Generating Deep Questions
谢雨汐 | Wangxuan Institute of Computer Technology @ PKU, Web IR / NLP Group @ NUS

[ 11:30-11:45 ] Explicit Semantic Decomposition for Definition Generation
李家欢 | 南京大学

[ 11:45-12:00 ] Hiring Now: A Skill-Aware Multi-Attention Model for Job Posting Generation
刘俪婷 | 南开大学


Session14:情感分析 09:00-10:30

主持人:夏睿 | 南京理工大学


[ 09:00-09:15 ] Transition-based Directed Graph Construction for Emotion-Cause Pair Extraction

范创 | 哈尔滨工业大学(深圳)


[ 09:15-09:30 ] ECPE-2D: Emotion-Cause Pair Extraction based on Joint Two-Dimensional Representation, Interaction and Prediction

丁子祥 | 南京理工大学计算机学院


[ 09:30-09:45 ] Synchronous Double-channel Recurrent Network for Aspect-Opinion Pair Extraction

陈少维 | 南开大学


[ 09:45-10:00 ] Relational Graph Attention Network for Aspect-based Sentiment Analysis

沈维州 | 中山大学


[ 10:00-10:15 ] Syntax-Aware Opinion Role Labeling with Dependency Graph Convolutional Networks

章波 | 苏州大学


[ 10:15-10:30 ] Joint Representation Learning of Legislator and Legislation for Roll Call Predicion

林晓强 | 复旦大学


Session15:语言模型和跨语言处理 10:45-11:45

主持人:韩先培 | 中科院软件所


[ 10:45-11:00 ] CoSDA-ML: Multi-Lingual Code-Switching Data Augmentation for Zero-Shot Cross-Lingual NLP

覃立波 | 哈尔滨工业大学 西湖大学


[ 11:00-11:15 ] Unsupervised Domain Adaptation of a Pretrained Cross-Lingual Language Model

李俊涛 | 北京大学王选计算机研究所


[ 11:15-11:30 ] Learning Architectures from an Extended Search Space for Language Modeling

李垠桥 | 东北大学


[ 11:30-11:45 ] Structure-Level Knowledge Distillation For Multilingual Sequence Labeling

王新宇 | 上海科技大学 阿里巴巴达摩院



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