EMNLP干货自然语言中的深度隐变量模型（附211页PDF下载）

Posted 2021-04-12 专知

【导读】2018年度EMNLP大会将于10月31日-11月4日在比利时布鲁塞尔举办。EMNLP是自然语言处理领域顶级国际会议，每年吸引世界各国上千名学者交流自然语言处理发展前沿。10月31日至11月1日为 Tutorial 及 Workshop 环节，正会从11月2日开始，11月4日结束。会议热门方向有信息提取、信息检索和问答系统、语言理论、心理语言学、社交媒体、机器翻译和多语言等等。本文章为大家整理了哈佛nlp团队，关于自然语言中的深度隐变量模型的教程详情，并附带Slides下载。

介绍：

本次的教程主要涵盖了深度隐变量模型的一些研究工作，讲解隐变量在什么情况下可实现精确推理。在可精确推理的场景中，包括无监督标注与parsing任务的神经模型扩展。而对于无法精确推理的场景，模型计算将被局限于连续的隐变量之中。

我们将讨论最近的一些工作进展，包括神经变分推断（如，变分自编码器等），以及implicit density modeling（如，生成式对抗网络）。我们将着重讨论这么方法在NLP任务中面临的挑战，并讨论最近的一些最佳实践工作。

Tutorial Code (Pytorch,，Pyro，科学上网)：

https://colab.research.google.com/drive/1b522fQGUdFI8Wl840D_XsevYYdbIAlrl

• 后台回复“DLVM” 就可以获取PDF下载链接~ 

附PDF全文：

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