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学术报告
面向开放域问答的自适应信息检索
发布时间:2022-05-11        浏览次数:16

报告题目:面向开放域问答的自适应信息检索

报告人:庞亮  副研究员中国科学院计算技术研究所 

主持人:王琳琳  青年研究员

报告时间:2022年5月13日星期五 上午09:30-11:00

报告地点:腾讯会议(会议号:659-575-907


报告摘要    

      信息检索是开放域问答的一个重要步骤,尤其针对困难问题,需要有效地从大型语料库中收集多个逻辑相关的证据。然而,所有现有的迭代方法都使用预定义的策略,无法满足各种问题的多样化需求。我们基于强化学习的思想,提出了一种用于开放域问答的自适应信息检索框架(AISO框架)。具体来说,整个检索和回答过程被建模为一个部分观察的马尔可夫决策过程,其中检索函数定义为动作,返回的段落列表定义为观测。根据学到的策略,AISO可以根据收集到的证据和重构的查询,自适应地选择适当的检索函数,寻找下一个缺失的证据,或者在证据集足够时直接输出答案。目前在HotpotQA fullwiki榜单上位居世界第一。


报告人简介    

       庞亮,博士,中国科学院计算技术研究所副研究员,就职于中科院计算所数据智能系统研究中心,信息检索专委会通讯委员,青工委执委。研究方向为自然语言生成和信息检索。在本领域国际重要学术会议与期刊上发表学术论文(ACL, AAAI, IJCAI, SIGIR, CIKM等)30余篇,谷歌引用超过1800ACM CIKM 2017最佳论文Runner-up奖。担任ACLNeurIPSWWW, SIGIR, TKDE , TOIS等国际会议程序委员和期刊审稿人。研究成果以MatchZoo文本匹配开源工具的形式开源GitHub关注超过3000。提出的深度文本匹配模型在Kaggle Quora文本匹配比赛中获得全球第四。NeurIPS 2018多智能体挑战赛强化学习全球冠军。曾获中文信息学会优秀博士学位论文奖,计算所新百星称号,2020年将门超新星科技人才TOP10。作为负责人承担国家自然科学基金青年基金项目、腾讯犀牛鸟AI Lab专项项目、智源悟道科研基金项目。



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