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微软-宫叶云-先知网络(ProphetNet)在搜索广告中的应用.pdf

上传人: B**** 编号:28670 2021-01-31 61页 4.68MB

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根据报告的内容,本文主要介绍了宫叶云博士在自然语言生成领域的研究成果。宫叶云博士毕业于复旦大学计算机科学与技术学院,师从黄萱菁教授与张奇教授。目前就职于微软亚洲研究院,担任主管研究员职位。在国际学术期刊和会议(ACL,EMNLP, IJCAI,AAAI, CIKM, COLING等)上发表论文30余篇。获批美国专利4项。 宫叶云博士的主要研究成果包括: 1. ProphetNet:预测未来N-gram的序列到序列预训练方法,在EMNLP-Findings 2020上发表。 2. 新闻多标题生成:构建了一个新闻多标题生成模型,该模型可以生成包含关键短语的新闻标题,在EMNLP 2020上发表。 3. 常识生成:提出了一种增强的知识注入模型,用于生成符合常识的句子,在COLING 2020上发表。 4. GLGE:一个新的通用语言生成评估基准,在arXiv:2011.11928上发表。 5. XGLUE:一个新的跨语言预训练、理解和生成基准数据集,在EMNLP 2020上发表。 宫叶云博士的研究成果在自然语言生成领域具有重要的理论和实践意义,为自然语言处理技术的发展做出了重要贡献。
宫叶云博士在微软亚洲研究院的研究方向是什么? ProphetNet模型在语言生成任务中表现如何? 如何通过增强知识注入提高常识生成模型的性能?
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