Talk | ACL‘23 杰出论文奖上海交通大学吴蔚琪:预训练语言模型对本体知识的记忆与理解

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本期为TechBeat人工智能社区523线上Talk!

北京时间8月17(周四)20:00上海交通大学硕士研究生—吴蔚琪的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播!

她与大家分享的主题是: 预训练语言模型对本体知识的记忆与理解,分享了预训练语言模型是否能编码本体知识,并探究了模型是否能够理解编码本体知识的语义。

Talk·信息

主题:预训练语言模型对本体知识的记忆与理解

嘉宾:上海交通大学硕士研究生 吴蔚琪

时间:北京时间 8月17日(周四)20:00

地点:TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

本体知识包括类、属性及其关系,是构建世界知识必不可少的部分。近年来,预训练语言模型被证明能够较好地记忆预训练语料中包含的各类知识。我们探究了预训练语言模型是否编码本体知识,并进一步探究了模型是否能够理解本体知识的语义。

Talk大纲

  1. 背景

  2. 探针方法

  3. 结果与发现

  4. 总结

Talk·预习资料

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论文链接:

https://www.aclanthology.org/2023.acl-long.173.pdf

代码链接:

https://github.com/vickywu1022/OntoProbe-PLMs

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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吴蔚琪

上海交通大学

吴蔚琪,上海交通大学电子信息与电气工程学院2023级硕士研究生,本科毕业于上海科技大学信息学院。主要研究方向为知识获取、大语言模型等,在国际自然语言处理研究领域顶级会议ACL、EMNLP、EACL等发表多篇论文,曾获2023年ACL优秀论文奖。

个人主页: 

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=33544


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