本期为TechBeat人工智能社区第425期线上Talk，也是字节AI Lab ACL 2022系列Talk第⑤弹！

北京时间7月27日(周三)20:00，复旦大学在读博士生、字节AI Lab intern——陈江捷的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “让机器言之有理：类比识别与事实检验中的可解释推理研究”，届时将介绍包括可解释类比推理数据集（E-KAR）与可解释事实检验算法（LOREN）的两个工作。

Talk·信息

主题：让机器言之有理：类比识别与事实检验中的可解释推理研究

嘉宾：复旦大学在读博士生、字节AI Lab intern陈江捷

时间：北京时间 7月27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·介绍

人类往往通过给出解释与证据来说服他人并证明自己的推论或决定是正确的。然而随着大模型的兴起，预测变得越来越难以解释。如何让人类相信机器的预测？如何让机器言之有理？本次talk将从可解释推理的角度出发，介绍两个我们近期的工作，包括了可解释类比推理数据集（E-KAR）与可解释事实检验算法（LOREN）。这两个工作分别发表于ACL 2022 (Findings)与AAAI 2022上。

具体分享提纲如下：

1. 可解释推理背景介绍

2. 可解释类比推理数据集工作介绍

3. 可解释事实检验算法工作介绍

4. 总结

Talk·预习资料

1. https://aclanthology.org/2022.findings-acl.311

2. https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/21291

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

陈江捷，复旦大学三年级博士生，导师为肖仰华教授。主要研究文本生成与文本推理相关课题，目前已在第一/主要作者在AAAI/ACL/NAACL/ICDE等人工智能与数据挖掘相关领域顶级会议发表若干篇论文。

个人主页：
https://jiangjiechen.github.io

关于TechBeat人工智能社区

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