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
01-26
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 |
