重磅回归!《追AI的人》第15期!机器=冰冷?文本如药？看机器如何捕捉你的小情绪?如何精确提炼“有效成分”?

超100万人次观看交流的《追AI的人》直播

升级完毕！正式回归！

本期讲师来自AAIG自然语言理解实验室

该实验的成果回顾👇🏻

本期热点讨论

🔷 计算机该如何理解我们的情绪呢？

🔷 构建有人情味的人工智能应用有哪些困难？

🔷 多样例学习的定义是？以及现阶段研究情况？

🔷 何为对话质量分析和辱骂检测？

下周四(10月27日)19:00，《追AI的人》系列直播第15期——AAIG自然语言理解实验室EMNLP专场，邀请了宋晓辉老师和刘劼西老师，分享《机器=冰冷？看机器如何捕捉你的小情绪》和《文本如药，如何精确提炼“有效成分”？》。

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直播详情

直播主题：

Part 1：

《机器=冰冷？看机器如何捕捉你的小情绪》

Part 2：

《文本如药，如何精确提炼“有效成分”？》

直播时间：2022年10月27日(周四)19点

直播地点：微信搜“AAIG课代表”视频号，B站搜“AAIG课代表”。

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议题简介

Part 1: 《机器=冰冷?看机器如何捕捉你的小情绪》

人工智能领域日新月异，人们已经不满足于让机器完成指定的任务，从如今大火的各类语音助手和数字人可以看出，“拟人化”是人工智能应用的重大需求。为了让人机对话过程更加丝滑，理解用户的情绪是关键一步。计算机该如何理解我们的情绪呢？构建有人情味的人工智能应用有哪些困难？第一部分将简要对此进行介绍。

1、对话中的情感分析问题的定义、应用和当前的困难

2、基于有监督原型对比学习的对话情感分析方法

3、对话情感分析的未来发展方向

Part 2: 《文本如药,如何精确提炼“有效成分”？》

一味中药，往往由许多复杂的成分组成，很多时候我们只知道药的整体是否有效，而难以精确定位其中的有效成分。在人工智能的各大应用场景中，也经常存在类似的情况，即一组样例只对应一个整体的分类标签，而没有细到单个样例的粒度。在这类缺乏细粒度监督的场景下，常规的机器学习算法不再适用，而多样例学习算法则可以在这些场景中发挥功效，甚至能对其中的每个样例进行分类。

这类算法能充分利用粗粒度标签资源，并且有很好的可解释性。第二部分，我们将项大家讲解多样例学习的定义以及研究现状，并且通过两个应用案例——对话质量分析和辱骂检测来介绍我们在此方向上的研究工作。

1.多样例学习定义介绍

2.多样例学习研究现状

3.对话质量分析中的应用

4.冒犯语言检测中的应用

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讲师简介

宋 晓 辉

中科院信工所在读博士生，阿里安全智能算法实习小二，主要研究方向为人机对话系统。

刘 劼 西

阿里安全智能算法小二，清华大学计算机系硕士优秀毕业生。研究方向为人机对话和模型鲁棒性方面。曾于国际会议AAAI，ACL发表论文，本次会介绍到的最新工作已被EMNLP接收。

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追AI的人是什么？

《追AI的人》系列直播是一档由阿里巴巴人工智能治理与可持续发展研究中心(AAIG)联合高校和产业界发起的AI治理交互栏目。

重点关注并分享人工智能新技术、AI治理新观点、可持续发展新风向。

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