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Understanding & Generating Natural (Human + Biological) Language and Beyond
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报告简介: For human natural language processing, it is hypothesized that a word's meaning can be derived from its context. Likewise, a biological sequence should also be analyzed in its context. The analogy between biological sequence modeling and human natural language processing has led to recent success in understanding and generating protein sequences using deep contextual language models taken from human natural language processing. My research in this area can be summarized in six words: understanding & generating natural (human + biological) language, a cross-disciplinary field, which is still in its infancy and has varieties of real-world applications. In this talk, I will share my recent progress in this direction. Going beyond, I will also talk about modular neural networks, which can greatly improve the sample-efficiency when fine-tuning the pre-trained natural language models. 国际科技信息中心是致力于打造数据与知识双轮驱动的认知智能平台,涵盖基础设施、科技文献、科技数据、科技情报、高端智库和智能服务等体系。 SCITIC论坛由国际科技信息中心倾力打造,围绕深圳“20+8”产业集群相关方向与研究领域,邀请国内外青年学者、科研与产业界专家进行技术前沿与产业趋势内容分享,旨在通过前沿领域输出和观点思辨来探讨各领域的未来发展以及互相之间的交叉与融合。
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