报告题目：文字之外：语言理解中的常识和推理

演讲摘要：近些年来，文本处理技术取得了很大进步。深度学习和大规模语言模型可以表达一定的句法和语义信息，为语言处理任务提供有力支撑。然而，在人类交流中，也有很多信息是在文字之外表达，比如社会常识和逻辑推理。这次报告汇报我们的一些尝试和探索，总结大规模训练的语言模型的相关能力与局限。

讲者简介：研究领域：基础自然语言处理及其应用。已发表CCF A、B 类国际会议论文100余篇。谷歌引用超过6000次，H因子39。曾获COLING2018和IALP2017最佳论文奖，CCF自然语言处理与中文计算青年新锐奖。在国内外的相关领域的顶级会议ACL、COLING、EMNLP、NAACL上多次担任领域主席 (area chair)，并在相关领域的顶级期刊如TACL担任执行主编（action editor），ACM TALLIP和IEEE TBD副主编 (associate editor)。