自然语言理解的量子不确定性

摘要：自然语言的语义不确定性，导致机器理解自然语言的困难。本次报告从语言不确定性与量子不确定性的基本联系出发，介绍如何利用量子力学表示自然语言、如何进一步探究自然语言理解过程中的认知机理、如何压缩预训练语言模型的大规模参数，以及如何设计自然语言的量子算法，尝试使用量子物理和量子计算来解决自然语言理解任务中的关键挑战。


简介：张鹏，天津大学教授、博士生导师、计算机学院副院长，天津大学-中科闻歌计算智能联合实验室主任，入选微软亚洲研究院铸星计划，十余年来致力于量子信息检索和量子语言建模的研究工作，并积极推动研究成果的落地应用。发表论文包括中国计算机学会（CCF）推荐A/B类会议论文（NeurIPS, SIGIR，ICLR，ACL，IJCAI，AAAI，WWW，CIKM，EMNLP）和期刊论文（TNNLS，TKDE，TIST，IP&M）。获得顶级学术会议SIGIR 2017 Best Paper Award Honorable Mention，欧洲信息检索会议ECIR 2011 Best Poster Award。