本期为TechBeat人工智能社区第396期线上Talk，，也是谢菲尔德大学NLP组的系列Talk第③场。北京时间4月13日(周三)20:00，谢菲尔德大学在读博士生——杨博颢的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “自适应预训练和协作式微调：一种提升评论分析任务的双赢策略”，届时将会介绍一个基于多任务学习的评论分析任务框架，可以在完成两个评论分析相关任务的同时做到多领域的适应。

Talk·信息

主题：自适应预训练和协作式微调：一种提升评论分析任务的双赢策略

嘉宾： 谢菲尔德大学在读博士生杨博颢

时间：北京时间 4月13日 (周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

商品评论直接反映了用户对产品的反馈，标注的标签反映了用户的偏好与情感分数。分析这些评论对于商业机构了解客户需求、改善产品销售和服务会非常有帮助。 在talk中讲者将会介绍一个基于多任务学习的评论分析任务框架，可以在完成两个评论分析相关任务的同时做到多领域的适应。

具体分享提纲如下：

1. 介绍评论分析任务的背景以及问题定义

2. 介绍用于评论分析任务的自适应预训练和协作式微调框架

3. 对模型的性能进行评测并且对语义捕捉能力进行可视化分析

Talk·预习资料

1. S. Gururangan et al., “Don’t stop pretraining: Adapt language models to domains and tasks,” in Proc. 58th Annu. Meeting Assoc. Comput. Linguistics, 2020, pp. 8342–8360.  

https://aclanthology.org/2020.acl-main.740/

2.  S. Ma, X. Sun, J. Lin, and X. Ren, “A hierarchical end-to-end model for jointly improving text summarization and sentiment classification,” in Proc. Int. Joint Conf. Artif. Intell., 2018, pp. 4251–4257.  

https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0591.pdf

3. H.P.Chan,W.Chen,andI.King,“Aunifieddual-viewmodelforreview summarization and sentiment classification with inconsistency loss,” in Proc. 43rd Int. ACM SIGIR Conf. Res. Develop. Inf. Retrieval, 2020, pp. 1191–1200.  

https://arxiv.org/abs/2006.01592

4. J.Li,X.Wang,D.Yin,andC.Zong,“Attribute-awaresequencenetwork for review summarization,” in Proc. Conf. Empirical Methods Natural Lang. Process., 2019, pp. 2998–3008.  

https://aclanthology.org/D19-1297/

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

杨博颢，目前是英国谢菲尔德大学计算机科学系的在读博士生，研究方向为自然语言处理和自然语言生成，包括变分编码器和数据到文本生成。曾在2021年以Distinction成绩于英国南安普顿大学获得数据科学硕士学位。

linkedin：

https://www.linkedin.com/in/bohao-yang-6a1372200/

CSDN：

https://blog.csdn.net/weixin_38224810?spm=1011.2124.3001.5343

关于TechBeat人工智能社区

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