朵小喵儿|腾讯AI Lab高级研究员宋林峰：图到文本生成任务中的通用型图结构信息保存法
图到文本生成是文本生成任务中的一项重要技术 ， 其目的是通过机器理解图中信息 ， 然后生成相应的解释文本 。 现有的图到文本生成模型 ， 主要是通过更强大的模型来表示图信息 ， 但模型依然是通过拟合到目标文本的基于语言模型（language modeling loss）的损失函数进行训练的 ， 作为结果 ， 模型会产生流畅的输出 ， 但会丢失许多输入的重要信息 。
为了保存输入图中更多的信息 ， 一个潜在的解决方案是改进训练信号来增强结构信息的保存 ， 通过用额外的自编码损失来丰富训练信号 ， 从而保存输入图的结构信息 。 但这种方法面临着一个问题 ， 那就是不同类型图的标准自编码需要不同的重构算法 。
而在今年的ACL 2020中 ， 腾讯AI Lab高级研究员宋林峰博士作为一作发表了一篇名为《Structural Information Preserving for Graph-to-Text Generation》的论文 。 在本文中 ， 宋博士提出了一种通用的基于“多视角重建”的损失函数来辅助模型训练的方法 。 通过多种方法把输入的图投射到目标句子端 ， 让解码器不仅学习输出目标句子 ， 还要输出投射的图结构 ， 这样能够迫使模型在做生成的时候更好的记住输入内容 。
9月9日上午10点 ， 智东西公开课邀请到腾讯AI Lab 高级研究员宋林峰博士参与[腾讯AI Lab专场]第2讲 ， 宋博士将围绕《图到文本生成任务中的通用型图结构信息保存法》这一主题进行直播讲解 。 宋博将从图到文本生成技术的发展与研究出发 ， 详解基于重构图模型的通用型图结构信息保存法 ， 并深入讲解该方法在多类型图到文本生成技术中的应用 。
宋林峰博士于2019年5月从罗彻斯特大学获得博士学位 ， 师从Daniel Gildea教授 ， 于2014年从中科院计算所硕士毕业 ， 师从刘群博士 。 2013年11月到2014年2月 ， 宋博士简短的以研究助理的身份访问在新加坡SUTD的张岳博士 ， 曾于2015、2017和2018年暑假在IBM沃森研究院Salim Roukos的团队实习 ， Mentor是王志国博士 。
课程内容
课程主题
《图到文本生成任务中的通用型图结构信息保存法》
课程提纲
1、图到文本生成技术的发展与研究
2、基于重构图模型的通用型图结构信息保存法
3、在多类型图到文本生成技术中的应用
讲师介绍
宋林峰 ， 腾讯AI Lab高级研究员 ， 于2019年5月从罗彻斯特大学获得博士学位 ， 师从Daniel Gildea教授 ， 于2014年从中科院计算所硕士毕业 ， 师从刘群博士；2013年11月到2014年2月 ， 宋博简短的以研究助理的身份访问在新加坡SUTD的张岳博士 ， 曾于2015、2017和2018年暑假在IBM沃森研究院Salim Roukos的团队实习 ， mentor是王志国博士 。
直播信息
直播时间：9月9日上午10:00
直播地点：智东西公开课小程序
【朵小喵儿|腾讯AI Lab高级研究员宋林峰：图到文本生成任务中的通用型图结构信息保存法】答疑地址：[腾讯AI Lab专场]讨论群
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