12月6日下午，第五期NLG(自然语言生成)论坛专题报告在北大科技园如期举行，中科院计算机所庞亮博士接受论坛邀请，作为主讲嘉宾进行了主题为《深度语义匹配模型新进展》的特邀专题报告。
在本次报告中，庞博士浅入深出地从表示学习(Representation Learning)、匹配函数学习(Matching Function Learning)到最新的两者的合并算法为我们介绍了自然语言理解-语义匹配方面的多项技术。
庞博士随后向我们介绍了他的工作内容，如何通过构造匹配矩阵(MatchPyramid)技术进行自然语言处理，同时事无巨细地讲解了不同模型算法如何在词的权重分配、词的位置信息以及对数据集的评估方式上做文章以满足关联匹配(Relevance Matching)的需求。
本期NLG特邀论坛由妙笔研究院高级研究员高建华博士主持 ，妙笔智能创始人、CEO周登平及妙笔多位算法工程师参加了本期特邀报告，周登平高度赞许了庞博士的分享，并就句子词的权重如何分配，使用tf-idf做一种特征会不会有效果、LSTM的遗忘门的工作原理、检索关键词的位置信息会不会带来更好效果等问题和庞博士进行了深入交流。现场参与报告分享的听众还包括了北大、清华、中科院等周边高校和科研单位的相关专业同学，以及多名从事NLP行业的技术人员。
关于庞亮博士：
庞亮，博士，中科院计算所网络数据科学与技术实验室助理研究员，研究方向为自然语言理解和深度学习。在ACL, AAAI, IJCAI, SIGIR, CIKM等国际会议发表过论文。主要从事自然语言理解和自然语言生成等方面研究。担任TIST，AAAI，WWW, SIGIR等期刊和会议的审稿人。曾获微软亚洲研究院"明日之星"称号。提出的深度文本匹配模型在Kaggle Quora Question Pair文本匹配比赛中获得全球第四，曾获RecSys2013: Yelp Business Rating Prediction第一名，2016 Bytecup竞赛第一名，2018年NeurIPS多智能体竞赛强化学习算法第一名。
关于NLG论坛：
NLG(Natural Language Generation)论坛，即自然语言生成论坛，由北京大学、清华大学、中科院等机构的NLG领域专家共同发起。论坛定期在北京大学举办科研分享会。欢迎NLG领域的专家、学者、从业者、学生前来学习交流，了解相关领域的前沿动态和最新成果，共同探讨NLG发展之路。
