报告主题：面向任务型对话系统的小样本/零样本学习

报 告 人：刘晗

报告时间：2022年10月21日（周五）上午9：30-10：30

报告网址：腾讯会议：679-172-308

报告摘要：

  任务型对话系统旨在利用人机对话的方式，准确捕捉用户在特定领域的需求，进而提供特定服务。任务型对话系统应用十分广泛，相关产品已经在众多领域展现出巨大的商业潜力，例如：在线客服、车载系统、手机助手、智能家居、地图导航等。传统任务型对话系统依赖于大规模、高质量的标注数据。然而，随着应用领域愈加广泛，用户表达愈渐多样，各种新的用户需求在新的领域中快速涌现，这些新的需求在出现初期往往面临严重的数据匮乏问题，这给任务型对话系统带来了巨大挑战。本报告将介绍讲者在任务型对话系统中小样本/零样本学习的研究工作，以及未来潜在的研究方向。

报告人简介：

  刘晗，工学博士，大连理工大学副教授，曾任香港理工大学博士后研究员。主要研究方向为人工智能、数据挖掘，具体包括对话系统、小样本/零样本学习、图神经网络、对抗样本生成等。主持在研国家自然科学基金项目，GF科技创新特区项目，星海骨干项目，引进人才科研专题项目，参与在研国家重点研发计划青年科学家等多项国家级纵向项目。已发表论文30余篇（均为CCF推荐列表论文，CCF A类15篇，B类11篇），包括多篇TKDE、TKDD、SIGIR、ACL、EMNLP、KDD、CVPR、IJCAI、AAAI等国际顶级期刊和会议论文。多次受邀担任TPAMI、AI、TOIT、TITS、PR、AAAI、KDD、CVPR、ICCV、ECCV、ACL、EMNLP等20余种高水平国际期刊和会议审稿人或程序委员。中国图学学会高级会员，CAAI智能服务专业委员会委员，CAAI青年工作委员会委员，中文信息学会情感计算专委会委员，中国图学学会可视化与认知计算专委会委员。