Hi Siri, 人機交互熱潮背后的深度學習應用：自然語言處理研究【大學組】

計算機科學/NLP/人工智能

項目背景

自然語言處理是人工智能的一個分支，用以幫助計算機理解、使用人類語言以達到更好的人機交互效果。NLP的發(fā)展借鑒了計算機科學和計算語言學等許多學科，致力于填補人類交流與計算機理解之間的空白。NLP 的應用眾多，因為人們用語言傳達了最多的信息：網(wǎng)絡搜索、廣告、電子郵件、客戶服務、語言翻譯、放射學報告等。最近，深度學習方法在許多不同的 NLP 任務中獲得了很高的績效。這些模型通?？梢允褂脝蝹€端到端模型進行培訓，并且不需要傳統(tǒng)的特定任務功能工程。項目也將圍繞著NLP的后端模型與前端應用一并展開。

項目介紹

該項目將全面介紹適用于 NLP 的前沿深度學習網(wǎng)絡模型與應用。在模型方面，教授將涵蓋單詞矢量表示、基于窗口的神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡、長期短期記憶模型、卷積神經網(wǎng)絡、注意力網(wǎng)絡、Transformer，以及近期一些涉及預訓練的語言模型的模型。應用方面，我們將研究當前最火熱的NLP應用中內部技術，如谷歌翻譯，Siri和其他個人助理系統(tǒng)等。在項目中，學生將在導師指導下理解、設計、應用神經網(wǎng)絡模型在自然語言處理與人機交互應用中。項目結束時，學生將提交項目報告，進行成果展示。

個性化研究課題參考 

類Siri智能問答系統(tǒng)

結合語言特征和Roberta神經模型進行幽默檢測 

各機器翻譯平臺所用模型及可用性對比

適合人群

大學生

對人工智能、深度學習、人機交互、語音識別、機器翻譯等專業(yè)領域感興趣的學生。 學生需要大學概率論基礎，至少會使用一門編程語言實現(xiàn)如經典機器學習算法，有Pytorch/Tensorflow等深度學習項目開發(fā)經驗的申請者優(yōu)先

導師介紹

南洋理工大學教授

Luu導師現(xiàn)任南洋理工大學計算機科學與工程學院教授。在此之前，他于2018年至2020年在麻省理工學院CSAIL擔任博士后研究員。Luu的研究興趣在于人工智能、深度學習和自然語言處理的交叉領域。他在包括NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、WWW、TACL、AAAI等頂級會議和期刊上發(fā)表了40多篇論文。Luu還曾擔任EMNLP 2020-2011的（高級）區(qū)域主席、ACL 2021的區(qū)域主席、IJCAI 2020-2021的高級項目委員會以及NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI的項目委員會成員，ACL學報（TACL）、計算語言學、知識與數(shù)據(jù)工程學報（TKDE）、ACM計算調查的常務評審員。他最近獲得了2021年ICLR的杰出論文獎。

任職學校

南洋理工大學是新加坡的一所世界著名研究型大學。它是環(huán)太平洋大學聯(lián)盟、全球大學校長論壇、新工科教育國際聯(lián)盟成員，全球高校人工智能學術聯(lián)盟創(chuàng)始成員、AACSB認證成員、國際事務專業(yè)學院協(xié)會（APSIA）成員，也是國際科技大學聯(lián)盟的發(fā)起成員。作為新加坡的一所科研密集型大學，其在納米材料、人工智能許多領域的研究享有世界盛名，為工科和商科并重的綜合性大學。南洋理工大學在2021QS全球大學綜合排名中位列第13,計算機科學方向更是在各排名中穩(wěn)居Top10.

項目大綱

自然語言處理及其應用介紹：學生將在本周接觸到NLP的發(fā)展情況及前沿應用領域，并在本周鞏固編程及數(shù)據(jù)預處理工具的使用 

用以分類的深度學習模型如LSTM,注意力模型及其在偽新檢測，情感分析中的應用

生成模型如Seq2Seq及其在機器翻譯中的應用 

自然語言處理前沿技術：OpenAI GPT等預訓練語言模型

學術研討1：教授與各組學生探討并評估個性化研究課題可行性，幫助學生明晰后續(xù)科研思路 Final Project Preparation Session I

學術研討2：學生將在本周課前完成程序設計原型（prototype）及偽代碼（Pseudocode），教授將根據(jù)各組進度進行個性化指導，確保學生優(yōu)質的終期課題產出 

項目成果展示

時間安排與收獲

7周在線小組科研學習+5周論文輔導學習 共125課時

學術報告

優(yōu)秀學員獲主導師Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表（可用于申請）

結業(yè)證書

成績單