PW Live直播 | 清华大学NLP组秦禹嘉：基于自然语言解释的数据增强
「PW Live」是 PaperWeekly 的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。
尽管深度学习模型已经在许多自然语言处理任务上取得了非常好的效果，它们通常依赖于大量的训练数据；然而在实际应用场景下，标注能力、训练数据并不充足的情况经常出现，因此如何让标注者高效率地标注是一个十分有意义的问题。
传统的给出标签的标注方式在一定程度上限制了标注者能够提供的信息量，很多情况下我们不仅关注标注者打出的标签，更加关注于其打出该标签的理由。因此一种更加高效的做法是让标注者在给出标签的同时给出相应的自然语言解释来解释其做出该决定的原因。
本期 PW Live，我们邀请到来自清华大学自然语言处理组的本科生秦禹嘉，为大家带来基于自然语言解释的数据增强的主题分享。
对本期主题感兴趣的小伙伴，4 月 9 日（本周四）晚 8 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。
分享提纲
本次报告我将分享应用自然语言解释的一些挑战，并介绍目前应对这些挑战作出的探索和最新工作。
本次分享的具体内容有：
自然语言解释的概念与背景
应用自然语言解释面临的挑战
基于自然语言解释的数据增强
嘉宾介绍
秦禹嘉 / 清华大学本科生
秦禹嘉，清华大学电子工程系本科生，大二开始在清华大学自然语言处理实验室学习。导师刘知远副教授。主要研究方向为义原知识体系的完善与应用。
直播地址 & 交流群
本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行，扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后，嘉宾还将在直播交流群内实时 QA，在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「PW Live」，即可获取入群通道。
B 站直播间：
https://live.bilibili.com/14884511
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