在AICon北京2018大会上，李磊讲师做了《文本表示与文本生成模型新进展与应用》主题演讲，主要内容如下。

演讲简介：

本次讲座将介绍文本表示和文本生成方面的近一年重要进展。文本表示和生成是两个不可分割的任务。今年包括ELMo、GPT、BERT等新工作通过上下文语境对词向量建模。而今年也有一系列工作寻找最优表达句子的树以及研究基于树结构表示句子中的决定性因素。利用更好的表示，我们改进了翻译模型中过翻译和欠翻译的问题。我们也将介绍利用监督和非监督的方法训练模型根据关键词生成句子，进而推广到一般受限文本生成。基于这些技术，我们研发的写稿机器人已经写作超过6万篇文章跨6个语言，拥有12万多粉丝关注。我们也将介绍文本生成在搜索和广告等场景中的应用。

演讲提纲：

写稿机器人概述
句子表示

（1）上下文相关向量话表示ELMo、GPT、BERT

（2）树结构的神经网络句子表示
机器翻译中的词覆盖问题

（1）词覆盖模型

（2）Past-and-future模型
受限文本生成

（1）监督方法

（2）非监督贝叶斯采样方法CGMH

（3）时间序列补全模型
应用介绍

听众收益：

了解机器写稿、文本生成和翻译的工业界应用
了解文本句子表示的最近一年新进展
了解文本生成中的监督和非监督方法

讲师介绍：

李磊

字节跳动人工智能实验室总监

李磊博士，字节跳动人工智能实验室总监，原百度美国深度学习实验室少帅科学家。上海交通大学计算机系本科，卡耐基梅隆大学计算机系博士，加州大学伯克利分校博士后研究员。曾获2012年美国计算机学会SIGKDD最佳博士论文之一、2017年吴文俊人工智能技术发明二等奖。在机器学习、数据挖掘和自然语言理解领域于国际顶级学术会议发表论文40余篇，拥有三项美国技术发明专利，担任CCF中文信息处理专委委员，2017 KDD Cup及2018 KDD Hands-on Tutorial联合主席, AAAI 2019资深程序委员和ICML、KDD、IJCAI等大会程序委员。

完整演讲PPT下载链接：

https://aicon.infoq.cn/2018/beijing/#schedule

创作场景

文本表示与文本生成模型新进展与应用