简介 本文介绍了Fudan DISC实验室提出的一种基于多层次语义对齐的多阶段视觉-语言预训练模型MVPTR,MVPTR是一个多阶段的视觉-语言表征模型和预训练方法,通过显式地学习表示不同层级的,来自图片和文本信息的语义,并且在不同的阶段对齐不同层...
复旦大学数据智能与社会计算实验室(Fudan DISC)作为复旦大学大数据学院的重要科研平台,以其卓越的研究实力和丰富的学术成果,在自然语言处理、人工智能及AI+交叉学科领域发挥着重要作用。该实验室不仅致力于基础理论研究,还积极推动科研成果的产业化应用,成为政产学研合作的典范。 科研实力与研究方向 Fudan DISC的主要研究方...
『教师介绍』 魏忠钰,复旦大学大数据学院副教授,智能复杂体系实验室双聘研究员,博士生导师,复旦大学数据智能与社会计算实验室(Fudan DISC)负责人,复旦大学-中电金信智能金融科技联合研究中心主任,香港中文大学博士,美国德州大学达拉斯分校博士后。...
2022, IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 知识建模与隐私计算 46 Efficient Dual-Process Cognitive Recommender Balancing Accuracy and Diversity Yixu Gao, Kun Shao, Zhijian Duan, Zhongyu Wei, Dong Li, Bin Wang, Mengchen Zhao, Jianye Hao 2022, DASFAA, 社会计算 45...
现任中国中文信息学会情感计算专委会副秘书长,社会媒体处理专委会常务委员兼秘书,青年工作委员会委员。在自然语言处理、人工智能领域的国际会议、期刊如CL,ACL,SIGIR,EMNLP,ICML,ICLR,AAAI,IJCAI,Bioinformatics等发表学术论文70余篇。担任多个重要国际会议及期刊评审,是EMNLP 2020 跨模态领域主席。获得2017年度上海市青年...
论辩(Argumentation)以人的逻辑论证过程作为研究对象,是一个涉及逻辑、哲学、语言、修辞、计算机科学和教育等多学科的研究领域。近年来,论辩研究引起计算语言学学者的关注,并催生了一个新的研究领域,即计算论辩学(Computational Argumentation)。学者们试图将人类关于逻辑论证的认知模型与计算模型结合起来,以提高人工...
DISC 原创|NeurIPS 2021 视觉语言导航的课程学习 01 Motivation 2018 年 Anderson等人提出了视觉语言导航(Vision-and-Language Navigation,VLN)任务和对应的基准数据集(Room-to-Room Dataset)。该任务旨在探究智能体是否能在仿真模拟环境中遵循自然语言指令,因此可以形式化的评估智能体是否具有跨模态的理解能力。先前...
第二十届中国计算语言学大会(CCL2021)于2021年12月3-5日在线上举办。在12月3日CCL2021的学生研讨会中,复旦大学数据智能与社会计算实验室(Fudan DISC)博士生王思远应邀进行了题为《浅谈学术论文Rebuttal的撰写》的报告。 本届大会由中国中文信息学会主办,内蒙古大学承办。
对话诊断强化学习框架 视觉语言预训练模型 数据标注 Fudan DISC 借助交叉学科优势,考虑自然语言处理技术的众多应用场景,对问答推理、医疗对话、舆情传播相关的领域数据构建了可计算化框架,完成了相应数据标注,进一步推动数据赋能。 医疗对话 知识推理 舆情传播 医疗对话 知识推理 舆情传播 医疗对话 复旦...
本文介绍了复旦大学数据智能与社会计算实验室(Fudan DISC)在中文信息学报上录用的一篇综述文章:从视觉到文本: 图像描述生成的研究进展综述。 文章摘要 近年来,结合图像和文本的跨模态研究越来越多地引起自然语言处理和机器视觉领域学者的关注[1-3]。图像和文本的跨模态研究包含图像描述生成[4, 5],机器视觉问答...