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演讲摘要：近年来，大规模预训练语言模型在知识密集型的自然语言处理任务上取得了令人瞩目的进步。这似乎表明，预训练语言模型能够自发地从语料中学习大量知识，并隐式地保存在参数之中。然而，这一现象的背后机理仍然萦绕着许多谜团。语言模型究竟掌握了哪些知识，如何提取和利用这些知识，如何用外部知识弥补模型不足，这些问题都亟待进一步探索。该报告将重点介绍预训练语言模型知识分析、知识萃取、知识增强等领域的基础知识和近期研究进展。
讲者简介：陈玉博，中科院自动化所副研究员，研究方向为自然语言处理和知识图谱，在ACL、EMNLP、AAAI 等国际重要会议和期刊发表学术论文40 余篇，Google Scholar引用量4500余次，其中两篇论文入选ACL、EMNLP高影响力论文（Paper Digest评选），曾获多次最佳论文奖（NLP-NABD 2016、CCKS 2017、CCL 2020、CCKS 2020）。出版学术专著两部《知识图谱》、《知识图谱：算法与实践》，由人工智能学会推荐入选十三五国家重点图书出版规划教材。连续多年在中国科学院大学主讲《知识图谱》课程，2021 年获得中国科学院大学优秀课程。主持国家自然科学基金面上项目、青年基金项目，参与国家自然科学基金重点项目、2030新一代人工智能重大项目、重点研发计划课题。主持研发的信息抽取和知识图谱构建系统多次获得国际/国内学术评测冠亚军。入选2020 年第五届中国科协青年人才托举工程、2022 年全球华人AI 青年学者、2022 年中国科学院青年创新促进会会员、2022北京智源人工智能青年科学家俱乐部，担任中国中文信息学会青年工作委员会秘书长、COLING 2022领域主席、Data Intelligence编委等。获2018 年中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖，2019 年度北京市科学技术进步奖一等奖。
第二十届CCF中国信息系统及应用大会
本期嘉宾
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