知识表示与获取

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1、CCL2018学术研讨会知识表示与获取———博士的成长之路：迷茫与坚持姓名：林衍凯导师：孙茂松刘知远1科研伊始进组第一天几个G的文献十几本砖头厚的书2科研伊始3科研伊始第一个工作，半年的讨论与实验投稿前发现实验有问题，撤稿！4科研选择优先毕业or高水平研究？遵循内心！5选择热门的方向6选择冷门的方向7科研选择•选题来源–论文阅读–项目驱动–导师指定•重要问题、重大挑战•自己感兴趣（重要！）•即将成为热门（optional）8研究背景•自然语言理解是人工智能基础理论体系的核心之一•自然语言理解尚处于匹配阶段，无法做到理解世界知识自然语言理解语言知识利用知识是真正实现自然语言

2、理解的关键要素9研究方向知识表示基于统知一识知的识自知识获取工然表示方式程语框言架理解知识应用10下一个故事：毕设朋友我11坚持12坚持两小时醒一次改代码、记录实验结果如何进行Idea选择与实验？13论文写作•推荐刘洋老师总结–http://www.thunlp.org/~ly/talks/cwmt14_tut.pdf•论文写作十分重要–摘要、介绍、方法、实验、总结–全文一致性引用自刘洋老师slides14实验设计•Baseline选择–公认的标准数据和state-of-the-art系统•辅助实验–参数的影响（开发集）–对应Motivation创新点–CaseStud

3、y•主实验（测试集）–证明显著超过baseline15论文例子•TransR工作(AAAI2015)–考虑知识图谱中的复杂关系–辅助实验：在1-n、n-1、n-n关系上的效果16论文例子•NRE(ACL2016)–通过选择注意力机制过滤噪音–辅助实验：在不同句子数量上的效果17论文例子•NRE(ACL2016)–通过选择注意力机制过滤噪音–CaseStudy：选择注意力机制是否正确给出权重18论文投稿（IJCAI2015)•教训–截稿前2天完成论文，错误百出–论文被拒•建议：提前完成，反复修改某一审稿人给出review意见19论文投稿（EMNLP2015)•吸取教训–论文

4、提前一个月完成–咨询大家的意见和某老师沟通论文撰写情况20论文投稿（ACL2018)•和实验室师弟合作投稿，文献调研没做仔细•教训–被直接指出缺少关键方法比较–论文被拒当时总结的审稿意见21积累•关注所有人工智能领域最新工作–领域综述–经典工作的相关工作–NLP、CV、ML等重要会议(ACL,NIPS,KDD,ICML…)–每天阅读arxiv论文22开源代码23Q&A谢谢！24