直播回顾丨“听大咖讲论文”ACL 2020百度论文分享场会B场

“听大咖讲论文”百度ACL 2020论文分享会的B场直播回顾来了！

在“听大咖讲论文”百度ACL 2020论文分享会中，我们邀请到百度技术委员会主席、百度自然语言处理首席科学家吴华博士携6位NLP研发工程师为大家带来了2场“听大咖讲论文”直播，对百度入选ACL 2020的其中6篇论文进行了详细解读。

以下为B场直播的回顾，三位工程师分别为大家详细讲解了入选ACL 2020的三篇论文。

论文一 

Exploring Contextual Word-level Style Relevance for Unsupervised Style Transfer

本文提出了一种全新的序列到序列的生成模型，可以动态地根据生成词的风格相关性进行风格转换。该模型有两个主要的创新点：

一是用层级相关性传播算法计算风格分类器中每个输入词的风格相关性信息，并以此作为指导信号来训练生成器，让生成器在生成的同时可以预测下一个词的风格相关性。

二是设计了以词级别风格相关性和语义信息作为输入的风格转换解码器，并通过多个损失项进行finetune训练，从而实现风格转换的功能。

论文二 

SKEP: Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis

论文中提出了一种情感知识增强的语言模型预训练方法，在通用预训练的基础上，设计了面向情感知识建模的Masking策略和情感多目标学习算法，融合了情感词、极性、主体评论关系等多层情感知识，首次实现了情感任务统一的文本预训练表示学习。

论文三 

Towards Conversational Recommendation over Multi-Type Dialogs

本论文提出了一个新的任务——多类型对话中的对话式推荐，期望Bot能够主动且自然地将对话从非推荐对话（比如『问答』）引导到推荐对话，然后基于收集到的用户兴趣及用户实时反馈通过多次交互完成最终的推荐目标。

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