清華大學馮珺:基於強化學習的關係抽取和文本分類 | 實錄·PhD Talk

本文為 11 月 22 日,清華大學計算機系——馮珺博士在第 18 期 PhD Talk 中的直播分享實錄。

隨著強化學習在機器人和遊戲 AI 等領域的成功,該方法也引起了越來越多的關注。本期 PhD Talk,來自清華大學計算機系的博士生馮珺,為大家介紹了如何利用強化學習技術,更好地解決自然語言處理中的兩個經典任務:關係抽取和文本分類

在關係抽取任務中,嘗試利用強化學習,解決遠程監督方法自動生成的訓練數據中的噪音問題。在文本分類任務中,利用強化學習得到更好的句子的結構化表示,並利用該表示得到了更好的文本分類效果。本次分享的兩個工作均發表於 AAAI2018

>>>>獲取完整PPT和視頻

關注「PaperWeekly」微信公眾號,回復「20171122」獲取下載鏈接。

關於PaperWeekly

PaperWeekly 是一個推薦、解讀、討論、報道人工智慧前沿論文成果的學術平台。如果你研究或從事 AI 領域,歡迎在公眾號後台點擊「交流群」,小助手將把你帶入 PaperWeekly 的交流群里。

新浪微博:@PaperWeekly

微信公眾號:@PaperWeekly

推薦閱讀:

構想:中文文本標註工具(內附多個開源文本標註工具)
Tensorflow的基礎使用與文本分類應用
[Scikit-learn教程] 文本處理:分類與優化
在文本分類任務中,有哪些論文中很少提及卻對性能有重要影響的tricks?
LDA話題模型訓練後,該如何進行文本分類?

TAG:文本分类 | 强化学习ReinforcementLearning |