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Talk預(yù)告 | 魯汶大學(xué)在讀博士生萬博:基于統(tǒng)一結(jié)構(gòu)建模的無監(jiān)督視覺語(yǔ)言語(yǔ)法歸納

2022-06-14 14:42 作者:TechBeat人工智能社區(qū)  | 我要投稿


本期為TechBeat人工智能社區(qū)第?412?線上Talk。北京時(shí)間6月15(周三)20:00,魯汶大學(xué)在讀博士生——萬博的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播!

他與大家分享的主題是: “基于統(tǒng)一結(jié)構(gòu)建模的無監(jiān)督視覺語(yǔ)言語(yǔ)法歸納”,屆時(shí)將分享在無監(jiān)督的條件下建立一個(gè)統(tǒng)一的VL結(jié)構(gòu),以幫助下游的多模態(tài)結(jié)合任務(wù)的理解。


Talk·信息

主題:基于統(tǒng)一結(jié)構(gòu)建模的無監(jiān)督視覺語(yǔ)言語(yǔ)法歸納

嘉賓:魯汶大學(xué)在讀博士生 萬博

時(shí)間:北京時(shí)間?6月15日?(周三) 20:00

地點(diǎn):TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

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Talk·介紹

現(xiàn)階段視覺和語(yǔ)言的多模態(tài)理解吸引了很多研究者的注意,例如CLIP和DALLE已經(jīng)在工業(yè)界得到了大規(guī)模的應(yīng)用。然而,視覺圖像和自然語(yǔ)言均包含了豐富的結(jié)構(gòu)化信息,例如圖像的scene graph表達(dá),以及NLP領(lǐng)域里的grammar induction。目前很少有工作同時(shí)對(duì)這兩個(gè)模態(tài)的結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行歸一化建模,我們是第一個(gè)提出在無監(jiān)督的條件下建立一個(gè)統(tǒng)一的VL結(jié)構(gòu),以幫助下游的多模態(tài)結(jié)合任務(wù)的理解。

具體分享提綱如下:

1.任務(wù)介紹

2.背景知識(shí)

3.解決方法

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5.結(jié)論

Talk·預(yù)習(xí)資料

1.?Shi et. al. Visually Grounded Neural Syntax Acquisition. ACL 2019 Best Paper Nominee

2. Zhao et. al. Visually Grounded Compound PCFGs. EMNLP 2020 Honorable Mention Paper

3. Zhang et. al. Video-aided Unsupervised Grammar Induction. NAACL 2021 Best Long Paper

4. Drozdov et. al . Unsupervised Latent Tree Induction with Deep Inside-Outside Recursive Autoencoders. NAACL 2019

5. Wang et. al. MAF: Multimodal alignment framework for weakly-supervised phrase grounding. EMNLP 2020


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Talk·嘉賓介紹

萬博

?魯汶大學(xué)在讀博士生

萬博現(xiàn)階段是魯汶大學(xué)博士二年級(jí)研究生,導(dǎo)師是Tinne Tuytelaars。他本科畢業(yè)于北京郵電大學(xué),碩士階段在上海科技大學(xué)何旭明教授的指導(dǎo)下進(jìn)行研究。他的主要研究方向包括視覺和語(yǔ)言理解,多模態(tài)匹配和結(jié)構(gòu)解析,以及視覺關(guān)系理解。他的研究成果發(fā)表在多個(gè)國(guó)際會(huì)議上,包括CVPR,ICCV,ICLR,AAAI,ACMMM等。

具體參考:

https://scholar.google.com/citations?user=_7KkpE4AAAAJ&hl=en

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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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更多詳細(xì)介紹>>https://mp.weixin.qq.com/s/pTbCK_MeTk05jK2yx1RTrQ

Talk預(yù)告 | 魯汶大學(xué)在讀博士生萬博:基于統(tǒng)一結(jié)構(gòu)建模的無監(jiān)督視覺語(yǔ)言語(yǔ)法歸納的評(píng)論 (共 條)

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