『中国人工智能学会』AI研习丨洪宇:信息抽取的常识与前沿( 四 )

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图6利用对抗的抽取模型增强技术
(节选自“AI前沿讲习班第8期——自然语言理解、生成与人机对话”)
洪宇苏州大学教授 。 主要研究方向为自然语言处理和人工智能 。 合作参与多项国际评测 , 包括TAC-KBP信息抽取评测 , 2014—2016年期间 , 在事件检测和SlotFilling(ColdStart)任务中 , 曾获综合排名第一和第二的评测成绩 。 参与制定事件关系标准及数据标注规范 , 以及低资源信息抽取、垂直领域信息抽取和跨模态信息抽取的项目指南 。
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