「沈向洋带你读论文」NLP系列节目终于上线啦。这一次，节目还是邀请到6位领域内知名专家，以视频互动访谈的形式对论文进行解读，还有沈向洋博士与各位专家的独家科研见解分享。
机器之心作为本节目合作媒体，将同步上线视频内容，点击阅读原文直达观看地址。
NLP系列专家阵容如下（名单按预计播出时间排序）：
- 黄民烈（清华大学人工智能研究所副教授）
- 姜大昕（微软亚洲互联网工程院副院长、首席科学家）
- 秦 涛（微软亚洲研究院机器学习组首席研究员）
- 兰艳艳（清华大学智能研究院研究员、教授）
- 殷大伟（百度高级总监）
- 冯 洋（中科院计算所研究员、博士生导师）
NLP(Natural Language Processing) ，自然语言处理，是当下热门话题之一，也是未来所有人工智能技术的基础和根本，因此 NLP 也被称为人工智能科技的「掌上明珠」。
作为当前数据科学中广受关注的子领域，NLP 不仅有趣、有前途，还可以改变我们看待技术及理解人类语言的方式。对自然语言处理领域感兴趣的小伙伴们，不妨持续关注NLP系列节目~😏
每期访谈都包含两个环节：
IDEA Inside The Papers：
参考沈向洋博士提出的「论文十问」中的2-3个问题对论文进行深入讲解。来自优秀作者的深入解读，带你更懂论文。
IDEA Behind The Papers：
结合作者的研究领域、科研心得、行业洞察进行开放性讨论。来自沈博士和作者们的深度输出，解锁更多有用、有趣的科研心得。
首期嘉宾是来自清华大学人工智能研究所副教授黄民烈，他与沈向洋博士关于情感交流机（ECM）的深入探讨将在5月19日(也就是明天)放出。黄教授已入驻ReadPaper并进行「论文十问」回答，小伙伴们赶紧来预习，结合作者的精彩回答阅读论文，论文简介如下：论文标题：Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation Generation with Internal and External Memory论文链接：https://readpaper.com/paper/2962796276论文摘要：情感的感知和表达对对话系统或交流代理的成功来说是关键因素。然而，到目前为止，这个问题还没有在大规模的交流生成中被研究。在这篇论文中，我们提出了情感交流机(ECM)，可以生成不仅在内容上(相关性和语法性)还在情感上(情感一致性)都合适的回复。据我们所知，这是在大规模交流生成中解决情感因素的第一个工作。ECM用三个机制分别解决这个因素：(1)用情感种类嵌入对情感表达的高级抽象建模；(2)捕获隐藏的内在情感状态的改变；(3)使用有一个外部情感词汇的显式情感表达。实验表明我们提出的模型能生成不仅在内容上还在情感上都合适的回复。
其他专家也将在未来几期访谈节目陆续与大家见面，小伙伴可先访问readpaper预习论文内容，并且你的问题有可能被嘉宾翻牌答疑。
第二期嘉宾：姜大昕
- 论文标题：Reinforced Multi-Teacher Selection for Knowledge Distillation
- https://readpaper.com/paper/3110846353
第三期嘉宾：秦 涛
- 论文标题：R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks
- https://readpaper.com/paper/3174864715
第四期嘉宾：兰艳艳
- 论文标题：Top-k learning to rank: labeling, ranking and evaluation
- https://readpaper.com/paper/2072112759
第五期嘉宾：殷大伟
- 论文标题：Pre-trained Language Model based Ranking in Baidu Search
- https://readpaper.com/paper/3170841641
第六期嘉宾：冯 洋
- 论文标题：Modeling Dual Read/Write Paths for Simultaneous Machine Translation
- https://readpaper.com/paper/4602757235088564225
