「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發起的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認爲，單向地輸出知識並不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。
本期 AI Drive，我們邀請到南京大學人工智能學院 2020 級直博生龍思宇，爲大家解讀其發表於 COLING 2020 的最新工作。對本期主題感興趣的小夥伴，1 月 6 日（週三）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。
直播信息
機器閱讀理解，旨在讓機器基於給定的文本回答提出的問題。在中文語境裏，成語由於通常與典故以及隱喻相關，給中文的閱讀理解帶來了特殊的挑戰。在前人的工作中，成語被當作單獨的詞或多字詞進行處理，然而這些方法都忽略了成語間普遍存在的可以降低成語理解難度的近義關係。
爲了利用這樣的關係，我們設計了結合圖神經網絡以及門控機制的成語閱讀理解模型，並在大規模數據集上驗證了方法的有效性。本次報告的主要內容爲分享我們在利用近義知識增強成語閱讀理解的一些探索。
本次分享的具體內容有：
中文成語閱讀理解的背景介紹
對成語間近義關係特性的先導研究
利用成語近義關係的挑戰
融合了近義知識的成語閱讀理解模型
嘉賓介紹
龍思宇 / 南京大學博士生
龍思宇，南京大學人工智能學院 2020 級直博生，南京大學自然語言處理實驗室成員。目前主要研究領域爲信息抽取、知識工程。
直播地址 & 交流羣
本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束後，嘉賓還將在直播交流羣內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公衆號後臺回覆「AI Drive」，即可獲取入羣通道。
B 站直播間：
https://live.bilibili.com/14884511
合作伙伴
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