报告题目：从感性到理性的大模型自然语言理解研究
报告人：徐蔚然 北京邮电大学人工智能学院副教授
主持人：陈光 副教授
报告时间：2023年5月10号（周三）14：00-15：00
腾讯会议：855-214-390
报告摘要:
ChatGPT带来颠覆性的变革，很多小模型时代的人工智能问题已经被很好地解决，新的研究方向开始涌现。本团队长期从事开放世界假设下任务型对话系统中的自然语言理解（Natural Language Understanding）研究，本次讲座将介绍我们在大模型时代围绕可靠性和可解释性在自然语言理解领域上展开的探索。主要的思路是，通过自动构建基于概念的内容表示模型来实现基于系统现有能力的用户意图理解。
专家简介：
徐蔚然，副教授、博士生导师，近期主要研究方向为世界假设下任务型对话系统中的自然语言理解，最近3年在ACL、AAAI、SIGIR、EMNLP、NAACL等顶级学术会议发表该方向的研究论文40多篇。主持参加多项国内外信息抽取评测，多次在NIST主办的TREC测试和TAC评测中获得最好成绩；负责构建一系列原型系统，完成多种语料库建设，并以负责人或主要成员参与多项国家自然科学基金、863项目等。
