「聽大咖講論文」百度ACL 2020論文分享會的B場直播回顧來了！更多Apollo智能駕駛相關訊息，就在Apollo開發者社區公眾號！
在「聽大咖講論文」百度ACL 2020論文分享會中，我們邀請到百度技術委員會主席、百度自然語言處理首席科學家吳華博士攜6位NLP研發工程師為大家帶來了2場「聽大咖講論文」直播，對百度入選ACL 2020的其中6篇論文進行了詳細解讀。
以下為B場直播的回顧，三位工程師分別為大家詳細講解了入選ACL 2020的三篇論文。
01論文一
Exploring Contextual Word-level Style Relevance for Unsupervised Style Transfer
本文提出了一種全新的序列到序列的生成模型，可以動態地根據生成詞的風格相關性進行風格轉換。該模型有兩個主要的創新點：
一是用層級相關性傳播算法計算風格分類器中每個輸入詞的風格相關性信息，並以此作為指導信號來訓練生成器，讓生成器在生成的同時可以預測下一個詞的風格相關性。
二是設計了以詞級別風格相關性和語義信息作為輸入的風格轉換解碼器，並通過多個損失項進行finetune訓練，從而實現風格轉換的功能。
02論文二
SKEP: Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis
論文中提出了一種情感知識增強的語言模型預訓練方法，在通用預訓練的基礎上，設計了面向情感知識建模的Masking策略和情感多目標學習算法，融合了情感詞、極性、主體評論關係等多層情感知識，首次實現了情感任務統一的文本預訓練表示學習。
03論文三
Towards Conversational Recommendation over Multi-Type Dialogs
本論文提出了一個新的任務——多類型對話中的對話式推薦，期望Bot能夠主動且自然地將對話從非推薦對話（比如『問答』）引導到推薦對話，然後基於收集到的用戶興趣及用戶實時反饋通過多次交互完成最終的推薦目標。
以上是"「聽大咖講論文」ACL 2020百度論文分享場會B場"的全部直播內容大綱，講解視頻敬請移步Apollo開發者社區公眾號觀看。
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