讲题：语言计算——以词表示为例 主讲人：王厚峰（北京大学计算机学院） 主持人：詹卫东（北京大学中文系） 时间：2022-12-02（周五）晚7:00 - 9:00 地点：腾讯会议线上 内容简介： 人工智能已经从早期以“计算智能”为核心，经过“感知智能”，逐步发展到如今以“认知智能”为重要研究内容的阶段。认知智能主要通过综合运用各类知识进行联想和推理，实现语言的自动理解和生成。语言理解和生成过程就是语言的计算过程。问题计算包括两个基本内容，其一，如何描述问题（问题的表示）；其二，如何基于表示给出加工步骤（计算方法）。语言的计算同样满足这一基本框架。本报告以语言的基本单元——词为例，介绍了在自然语言处理中词表示的不同方法及其发展。内容包括四部分：（1）人工智能的发展以及在人工智能中自然语言处理的特点和地位；（2）回顾了词的两种经典意义的符号化（离散）表示，介绍了分布表示的基本概念，总结了典型的表示方法；（3）介绍了词表示的几种代表性统计计算方法；（4）介绍了当前自然语言处理中几种典型的“训练”式词向量获取模型。 讲者简介： 王厚峰，北京大学计算机学院教授，博士生导师，北京大学计算语言学研究所所长，中国中文信息学会常务理事。主要研究方向为自然语言处理，包括语言资源构建、句法和语篇分析。近几年主要关注问答与对话、文本校对、观点挖掘等相关的问题。曾任国家科技部“863”项目“大规模中文语义信息处理技术与系统”的首席专家，国家社科基金重大项目“面向网络文本的多视角语义分析方法、语言知识库及平台建设研究”的首席专家，主持国家自然科学基金面上、国家社科基金面上项目多项，参与国家重点研发项目多项。目前正主持国家自然科学基金重点项目“语言理解的认知机理与计算模型研究”，负责国家重点研发项目课题“自然语言及相关多模态基础模型评测方法与工具研究”。发表论文100篇。