「PhD Talk」是 PaperWeekly 的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。这是第18期「PhD Talk」
随着强化学习在机器人和游戏 AI 等领域的成功，该方法也引起了越来越多的关注。本期 PhD Talk，来自清华大学计算机系的博士生冯珺，将介绍如何利用强化学习技术，更好地解决自然语言处理中的两个经典任务：关系抽取和文本分类。
在关系抽取任务中，尝试利用强化学习，解决远程监督方法自动生成的训练数据中的噪音问题。在文本分类任务中，利用强化学习得到更好的句子的结构化表示，并利用该表示得到了更好的文本分类效果。本次分享的两个工作均发表于 AAAI。
嘉宾介绍
冯珺，清华大学计算机系博士五年级，师从朱小燕和黄民烈教授，主要研究方向为知识图谱，强化学习。目前已在 AAAI，COLING，WSDM 等国际会议上发表多篇文章。
PhD Talk
基于强化学习的
关系抽取和文本分类
清华大学博士生冯珺
内容分享√在线Q&A√
活动形式：PPT直播
活动时间
11 月 22 日（周三）20:00-21:00
45 min 分享 + 15 min Q&A
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*或使用斗鱼App搜索「1743775」
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